如何在使用.apply(pd.Timestamp)时指定日期标准。Python混淆2018年11/12/月的日期和月份

在使用.apply(pd.Timestamp)时指定日期标准，可以通过传递参数给pd.Timestamp()函数来实现。具体来说，可以使用参数year、month和day来指定日期的年份、月份和日期。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期字符串的DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2018-11-12', '2018-12-01', '2019-01-15']})

# 将日期字符串转换为Timestamp对象，并指定日期标准为年-月-日
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: pd.Timestamp(year=int(x[:4]), month=int(x[5:7]), day=int(x[8:])))

print(df)

输出结果为：

        date
0 2018-11-12
1 2018-12-01
2 2019-01-15

在这个示例中，我们首先创建了一个包含日期字符串的DataFrame。然后，使用apply函数和lambda表达式将日期字符串转换为Timestamp对象。在lambda表达式中，我们使用切片操作将日期字符串拆分为年、月、日，并将其作为参数传递给pd.Timestamp()函数。

这样，我们就可以在使用.apply(pd.Timestamp)时指定日期标准，将日期字符串转换为指定格式的Timestamp对象。

关于日期标准的选择，可以根据具体需求来决定。在示例中，我们选择了年-月-日的日期标准，但也可以选择其他日期标准，如月-日-年或日-月-年等。

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