如何用Python或Pandas将CSV中的月份缩写转换为全称？

方法一：利用Pandas的日期转换功能 #

你的代码出错是因为strftime是datetime对象的方法，而你的Month列是字符串类型，无法直接调用。需要先把字符串转成datetime，再提取完整月份名：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("your_file.csv")

# 将月份缩写转为datetime，再提取完整月份名称
df["Month"] = pd.to_datetime(df["Month"], format="%b").dt.month_name()

• format="%b"：指定输入的是英文月份缩写（如Jan、Feb）
• dt.month_name()：直接返回对应的完整英文月份名（如January、February）

也可以用dt.strftime("%B")替代month_name()，效果完全一致：

df["Month"] = pd.to_datetime(df["Month"], format="%b").dt.strftime("%B")

方法二：自定义字典映射 #

如果你的月份缩写是非标准格式，或者需要自定义对应关系，直接用字典映射更灵活：

month_mapping = {
    "Jan": "January",
    "Feb": "February",
    "Mar": "March",
    "Apr": "April",
    "May": "May",
    "Jun": "June",
    "Jul": "July",
    "Aug": "August",
    "Sep": "September",
    "Oct": "October",
    "Nov": "November",
    "Dec": "December"
}

df["Month"] = df["Month"].map(month_mapping)

这种方法不需要依赖日期转换，直接通过键值对完成替换，适合特殊场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vicky12345