Question

以下答案中有一个广泛引用的方法，用于在使用pandas to_csv时指定日期格式：

How to specify date format when using pandas.to_csv?

这个答案描述：

 date_format='%Y%m%d'

但我有一个不同的要求，哪个找不到任何信息。

如何为实际年/月/日令牌指定不同的日期格式？

... date_format ='％Y％m％d'...转换为截至今天的2014/10/2。我可以使用这些信息来处理相同的数据 - 例如10/2/2014，但我不能改变格式本身。

我想输出02-Oct_2014。我试过'％dd％mmm％yyyy'但是额外的字母只是作为额外的字母添加 - 日期格式没有变化。

是否可以指定除'％Y％m％d'的排列以外的格式？

Answer 1

Pandas使用strftime，因此请使用the format codes it specifies。

对于02-Oct_2014，您似乎想要%d-%b_%Y

>>> df = pd.DataFrame(list(range(5)), index=pd.date_range('10/1/14', periods=5))
>>> print(df.to_csv(date_format='%d-%b_%Y'))
,0
01-Oct_2014,0
02-Oct_2014,1
03-Oct_2014,2
04-Oct_2014,3
05-Oct_2014,4

Answer 2

您想要的格式为'%d-%b_%Y'。我怎么知道这个？我查看了man strftime，因为这是在引擎盖下使用的（或模拟它）。我搜索了文档“月”，发现了这个：

 %b    is replaced by national representation of the abbreviated month name.

这里也显示了Python文档：https://docs.python.org/2/library/time.html#time.strftime

最后，您可以直接在* nix命令行上测试许多此类格式，如下所示：

date +%d-%b_%Y

Pandas to_csv - 除2位数之外的日期格式

2 个答案: