データの値が置き換わってしまったので、元に戻したい

Question

文字列型を日付型に変換しようとしたら、すべての列がbuilt-in method time of datetime.datetime obj...という値になってしまいました。
もともとは、yyyy-mm-ddという文字列が入っていました。
以下のようなコードです。

from datetime import datetime as dt
def deadline(time):
return dt.strptime(time,'%Y-%m-%d').time
df['カラム名']=df['カラム名'].apply(deadline)
df.head()

もとの値に戻したいのですが、どうすればいいでしょうか。
使用データは、kaggleのks-projects-201801.csvです。

また、yyyy-mm-ddという文字列を正しく日付型にするには、どのように書けばよかったでしょうか。
ご指南いただけますと幸いです。

Answer 1

変換後のデータで上書きしてしまったCSVデータから元の値を復元することはできません。

おかしなデータになっているのは、'dt.strptime(time,'%Y-%m-%d').time' の最後に付いているtimeが余計なので、返り値がtimeという関数そのものになってしまっているのが原因です。
正しくは、'dt.strptime(time,'%Y-%m-%d')' です。

Comments

[TakaiY]

使っているデータを上書きしないような作りにするとか、元のデータはバックアップを取っておくなどは、データ操作をする場合の秘本ではあります。

[e_sato]

ありがとうございます。
もとのcsvをみると上書きはされていないようでした。
しかし、
from datetime import datetime as dt
def deadline(time):
return dt.strptime(time,'%Y-%m-%d')
df['カラム名']=df['カラム名'].apply(deadline)
df.head()
と書いても、エラーが出ます。
NameError: name 'df' is not defined
引き続き教えていただけますでしょうか。

[e_sato]

失礼しました、エラーメッセージのコピペを間違えました。
TypeError: <class 'builtin_function_or_method'> is not convertible to datetime
というエラーメッセ―ジなので、やはりdeadlineカラムのデータがすべてbuiltin_function_or_methodという文字列に置き換わってしまったようです。
元のcsvを開いて問題ないのに、置き換わってしまったということでしょうか？
行ごとにユニークな値をとるＩＤカラムを削除してしまっているので、
カラムをマージして新しいカラムを作り、元のcsvのカラムとマッチングさせてdeadlineカラムに新しい値を入れる、というような（エクセルのvlookupのような？）処理しか思いつかず、途方に暮れています。
最初からやり直すしかないでしょうか。
たびたびすみませんが、ご指南よろしくお願いいたします。

[TakaiY]

データがおかしくなってしまっているのかどうかについては、コードが示されていないので、これ以上についてはなんとも言えません

もしdeadline というカラムに文字列で日付が入っていて、それを、日付オブジェクトに変更したいのであれば、dark-eater-kei さんが示しているサイトにあるように
df['deadline'] = pd.to_datetime(df['deadline'])
とかすればいいと思います。

[e_sato]

ありがとうございます。
以下を参考にすすめております。
https://www.techpit.jp/courses/30/curriculums/31/sections/264/parts/906
これは上書きされているということになるのでしょうか？
たびたび申し訳ございません。

[TakaiY]

csv同じ名前のCSVとして書き出していなければ、たとえば、df.to_csv()を呼ぶなど、していなければ、上書きされていないでしょうね。

Answer 2

df['カラム名']=df['カラム名'].apply(deadline)の行をコメントアウトすることで、もとのデータの値が置き換わるのを防げます。
正しい変換方法は以下のサイトが参考になると思います
参考

Comments

[e_sato]

ありがとうございます
しかし、元に戻すことができません
csvデータを上書きしてしまったのではないかと思います