这适用于混合缩写和完整月份名称,例如:

Dec 31, 2017

December 31, 2017

Aug 31, 2017

Feb 10, 2018

March 1, 2018

Jun 2, 2019

如果您在Pandas Dataframe中使用实际日期进行操作,那么您就不会这样做

希望June最终映射到Junee:

def replace_month_abrev(date_string):

month_dict = {"Jan ": "January ",

"Feb ": "February ",

"Mar ": "March ",

"Apr ": "April ",

"May ": "May ",

"Jun ": "June ",

"Jul ": "July ",

"Aug ": "August ",

"Sep ": "September ",

"Sept ": "September ",

"Oct ": "October ",

"Nov ": "November ",

"Dec ": "December "}

# find all dates with abrev

abrev_found = filter(lambda abrev_month: abrev_month in date_string, month_dict.keys())

# replace each date with its abbreviation

for abrev in abrev_found:

date_string = date_string.replace(abrev, month_dict[abrev])

# return the modified string (or original if no states were found)

return date_string

combined['deadline'].map(replace_month_abrev)

python缩写月份单词_将python缩写的月份名称转换为全名相关推荐

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