Python处理时间记录

对应的今年数据显示为06.14，去年以及前年数据显示为2021.12.27

month=['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10','11','12']
date_pre=[]
for i in df['date']:
    if i.split('.')[0] in month:
        i='2022.'+i
        i=i.replace('.','-')
#         print(i) #str 2022-06-12
        i=datetime.date(*map(int,i.split('-')))
        date_pre.append(i)
    else:
        i=i.replace('.','-')
        i=datetime.date(*map(int,i.split('-')))
        date_pre.append(i)
df['date_pre']=pd.DataFrame(data=date_pre)

形如：
2019-03-14   

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