Question

我有一个日期时间系列作为Pandas数据框中的一列 - df [＆＃39; timeStamp＆＃39;] 。我想将此列中的每个日期时间对象转换为字符串。有几个python函数将单个日期时间对象转换为字符串，如：

str(datetime)
datetime.format(datetime) 
datetime.strftime('%m%d%Y')

但是为了获得我想要的东西，我必须遍历整个列并将每个对象单独转换为字符串。我试图避免的东西。我想知道是否有任何Pandas / Python函数可以一次性完成。与to_datetime函数相反的东西（在没有循环的情况下将str转换为datetime）。

Answer 1

你有一些选择。首先，你可以astype(str)：

In [1]: s = pd.Series(pd.date_range('2015-01-01 09:00:00', periods=3))

In [2]: s
Out[2]:
0   2015-01-01 09:00:00
1   2015-01-02 09:00:00
2   2015-01-03 09:00:00
dtype: datetime64[ns]

In [3]: s.astype(str)
Out[3]:
0    2015-01-01T10:00:00.000000000+0100
1    2015-01-02T10:00:00.000000000+0100
2    2015-01-03T10:00:00.000000000+0100
dtype: object

但是这将以字符串格式为您提供日期时间的标准numpy表示。

您可以控制格式的另一个选项是在apply中使用strftime方法（这实际上相当于编写循环，但更短）：

In [4]: s.apply(lambda x: x.strftime('%m%d%Y'))
Out[4]:
0    01012015
1    01022015
2    01032015
dtype: object

最后，在即将发布的0.17.0版本中（该功能目前处于开发版本中），您还可以：

In [5]: s.dt.strftime('%d/%m/%Y')
Out[5]:
0    01/01/2015
1    02/01/2015
2    03/01/2015
dtype: object

在没有循环

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