Discussion :

[didoalilo]

salam,
merci pour ton aide mais lorsque une ligne contient une date comme:1986-03-12 00:00:00
il me donne NaN .comment extraire les dates et spliter les lettres des dates en meme temps.
voila la liste:

voila le resultat:


Merci d'avance.

Fallait s'y attendre, il est rare, même dans le monde professionnel où une demande n'est pas élargie, modifiée voir même supprimée... Le PO ne déroge pas à la règle ! Cependant, sur une demande où les cas de figures sont peu nombreux comme l'est le formatage de date, il aurait été logique d'avoir tout ces cas dès le premier post.

C'est d'ailleurs pour cela que j'avais présenté dès ma 1ère réponse une solution prenant tous les cas, à force sur les forums tu t'habitues à prévoir ce genre de changement, en plus avec le module dateutil, ça s'y prettait plutôt bien


@didoalilo
Il est possible de le faire avec pandas, mais la solution avec expression régulière me semble bien plus complexe que ma solution de départ, je suis pas certains que se soit la meilleure solution

Code :

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import pandas as pd
data = (
    "12/03/86",
    "11/01/1978 برج الغدير",
    "19/12/1978 عنابة",
    "20/04/1971 عنابة",
    "12/06/1962 عنابة",
    "07/01/1978 قسنطينة",
    "12/06/1965 واد زناتي",
    "31/08/1989 سوق أهراس",
    "01/04/1988 عنابة",
    "02/07/1974 لخضارة",
    "04/01/1977 عنابة",
    "10/08/1987 toto",
    "15-05-89",
    "23-10-1995 عنابة",
)
 
df = pd.DataFrame(data, columns=['input'])
 
df['date'] = df['input'].str.extract(r'(\d{1,2}(?:\/|-)\d{1,2}(?:\/|-)(?:\d{2}|\d{4}))')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], dayfirst=True, errors='coerce').dt.strftime('%d/%m/%Y')
 
print(df['date'])

Imaginions que l'on prenne la version anglaise de date, on aurait encore à modifier l'expression régulière.

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Proposition qui je pense va mettre d'accord les deux mondes, utiliser la fonction extract_dates dans ta dataframe en utilisant apply.

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import pandas as pd
from dateutil.parser import parse
 
def extract_date(x):
    try:
        date_string = parse(x, fuzzy=True)
    except ValueError:
        return None
    return date_string.strftime('%d/%m/%Y')
 
data = (
    "12/03/86",
    "11/01/1978 برج الغدير",
    "19-12-1978 عنابة",
    "20/04/1971 عنابة",
    "12/06/1962 عنابة",
    "07/01/1978 قسنطينة",
    "12/06/1965 واد زناتي",
    "31/08/1989 سوق أهراس",
    "01/04/1988 عنابة",
    "02/07/1974 لخضارة",
    "04/01/1977 عنابة",
    "10/08/1987 toto",
    "96-10-25 test_anglais",
    "2008-11-28 autres tests anglais"
)
 
df = pd.DataFrame(data, columns=['input'])
df['date'] = df['input'].apply(extract_date)
 
print(df)

[Sve@r]

merci pour ton aide mais lorsque une ligne contient une date comme:1986-03-12 00:00:00 il me donne NaN .

Là tu parles de la ligne 0. Tu as remarqué que pour la ligne 1 (11/01/1978) ça te sort 11/01/2019? et pour la ligne 2 (19/12/1978) ça te sort 19/12/2019? Il est vraiment tout pourri ton fichier. D'ailleurs ce décalage d'affichage entre la ligne 1 alignée à gauche et la ligne 2 alignée à droite en est un indice supplémentaire.

comment extraire les dates et spliter les lettres des dates en meme temps.

Hier j'ai parlé de remettre ton fichier au carat. C'était quand-même une question, question à laquelle tu n'as pas répondu. wiztricks redit à peu près la même chose quand il écrit "Si c'est du texte dans lequel on mélange tout: pas la peine d'utiliser Excel!". On ne peut traiter une info que si l'info est bien calibrée. Le "ça dépend" ça ne peut pas se coder. Si ta colonne contient une date plus du texte alors ce n'est pas une date, c'est du texte. Je t'ai montré comment séparer le texte de la date (en partant du principe qu'il y avait un espace de séparation, ce qui aujourd'hui semble moins certain).
Mais bon en admettant, donc une fois que tu as la date (enfin c'est toujours du texte mais "représentant" une date), tu peux le récupérer en vrai format "date" via les outils montrés par fred1599.

il est rare, même dans le monde professionnel où une demande n'est pas élargie, modifiée voir même supprimée...

Je pense qu'ici on dépasse imperceptiblement (mais avec régularité) ce niveau de "monde professionnel" pour entrer dans le niveau du "ça dépend" qui est généralement celui des chefs...

Cependant, sur une demande où les cas de figures sont peu nombreux comme l'est le formatage de date

Tu ne sens pas comme une impression que les cas de figure sont en train de se multiplier comme les petits pains?

[fred1599]

Tu ne sens pas comme une impression que les cas de figure sont en train de se multiplier comme les petits pains?

Si, et maintenant que les bases sont présentes, étant donné l'objectif du forum, il va pouvoir comprendre les propositions de code et modifier selon ses besoins...

@didoalilo,

Un conseil, écrire un petit fichier de tests afin de vérifier que ce qui fonctionnait avant fonctionne toujours après modifications.