Python - La conversión de fecha y hora objetos en serie, manteniendo el tiempo no-cita objetos de la misma

lokesh:

Tengo las siguientes series:

myseries = pd.Series([' Period : From 1 February 2020 to 31 January 2021',
                         ' Period : 1 January 2020 to 31 December 2020',
                         ' Period 67 months',
                         ' Period: 8 Months'])

Quiero convertir los objetos de fecha y hora en las que hay dos fechas (sólo el primer 2) en formato de fecha y hora, mientras que los demás se mantienen en su formato original.

es decir, - [('02-01-2020', '01-31-2021'), ('01-01-2020', '12-31-2020'), 'Period: 67 Months', 'Period: 8 Months']

He intentado lo siguiente, pero me estoy poniendo un objeto de fecha y hora para los que no tienen una fecha adecuada.

for i,v in myseries.iteritems():
    matches = list(datefinder.find_dates(v))
    if len(matches) > 0:
        print(matches)

He intentado usar el staticmethodargumento de datefinder find_dates(), lo que me da la siguiente. Puedo trabajar con esto, sin embargo, no soy capaz de extraer los objetos que requiero.

[(datetime.datetime(2020, 2, 1, 0, 0), '1 February 2020'), (datetime.datetime(2021, 1, 31, 0, 0), '31 January 2021')]
[(datetime.datetime(2020, 1, 1, 0, 0), '1 January 2020'), (datetime.datetime(2020, 12, 31, 0, 0), '31 December 2020')]
[(datetime.datetime(2067, 4, 4, 0, 0), '67 mon')]
[(datetime.datetime(2020, 4, 8, 0, 0), '8 Mon')]

Mi salida deseada es de 2 listas:

date_1 = ['1 February 2020', '1 January 2020', '67 mon', '8 Mon']
date_2 = ['31 January 2021', '31 December 2020', '67 mon', '8 Mon']

Bruno Mello:

Damon:

myseries.apply(lambda x: [x[1] for x in datefinder.find_dates(x, source=True)][:2] if not pd.isna(x) else [])

Básicamente, utilice el parámetro de origen para obtener la fecha original, entonces, si la lista de fechas es mayor que 2, 2 conseguir la primera.

Si quieres DATE_1 y fecha_2:

date_1 = []
date_2 = []

dates = myseries.apply(lambda x: [x[1] for x in datefinder.find_dates(x, source=True)][:2])
for date in dates:
    if len(date)==0:
        date_1.append(np.nan)
        date_2.append(np.nan)
    if len(date)>0:
        date_1.append(date[0])

    if len(date)>1:
        date_2.append(date[1])

    elif len(date)>0:
        date_2.append(date[0])