Objet Pandas Colonne Objet Valeur seau extrait

Question

Dans une trame Pandas, j'ai une colonne avec des valeurs comme ceci: [2017-06-13 00:00:00, 2017-06-14 00:00:00). Y at-il un moyen rapide de sortir la première date 2017-06-13 00:00:00?

Merci!

EDIT: Les parenthèses à la fin de la chaîne ne sont pas une faute de frappe.

Answer 1

df.loc[0,'Column1'][0] 
Out[85]: 'x' 

données exemples

df = pd.DataFrame({'Column1':[['x','y'], ['a','b']], 
        'Out1':[1, 2]}) 

Si vous avez besoin retirer colonne entière

df.Column1.apply(pd.Series)[0] 
Out[88]: 
0 x 
1 a 
Name: 0, dtype: object 

---

EDIT, pas une faute de frappe ...

df.Column1.str.split(',',expand=True)[0].str[1:] 

Out[97]: 
0 2017-06-13 00:00:00 
Name: 0, dtype: object 

entrée de données

df = pd.DataFrame({'Column1':['[2017-06-13 00:00:00, 2017-06-14 00:00:00)']}) 

Answer 2

Vous pouvez

df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x[0]) 

df

date 
0 [2017-06-13 00:00:00, 2017-06-14 00:00:00] 

appliquer après

date 
0 2017-06-13 00:00:00 

synchronisations:

df['date'].apply(lambda x: x[0])  
280 µs ± 17.2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

df.date.apply(pd.Series)[0] 
1.38 ms ± 89.1 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each) 

Answer 3

Utilisez le accesseur .str avec division:

df['DatesList'].str.split(',',expand=True)[0].str[1:].values[0] 

Sortie:

'2017-06-13 00:00:00'