Question

我在下面的表示中得到了一个带有日期列的Dataframe作为datetime64 [ns]类型：

2016年1月31日为：2016-01-31

我想要的是这样的表示：

2016年1月31日：2016年1月31日

2016年12月31日：2016年12月31日

重要的是，在10月之前的所有月份，必须放弃开头的0，即截至9月份的月份只有一位数。

Answer 1

如果dtype已经是日期时间，您可以使用dt.strftime为您提供字符串表示来交换日期订单：

In [3]:
df = pd.DataFrame({'date':['2016-01-31', '2016-12-31']})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df

Out[3]:
        date
0 2016-01-31
1 2016-12-31

In [4]:
df['strftime'] = df['date'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
df

Out[4]:
        date    strftime
0 2016-01-31  01/31/2016
1 2016-12-31  12/31/2016

但是，由于您不想在日期和月份中使用前导零，因此您只需访问日期时间的各个日，月，年组件并将其转换为str并自行添加分隔符：

In [5]:
df['custom'] = df['date'].dt.month.astype(str) + '/' + df['date'].dt.day.astype(str) + '/' + df['date'].dt.year.astype(str)
df

Out[5]:
        date    strftime      custom
0 2016-01-31  01/31/2016   1/31/2016
1 2016-12-31  12/31/2016  12/31/2016

但是，我建议不要这样，日期时间dtype允许更容易的过滤和算术运算，当dtype是str时这不容易，所以列失去了它的实用性IMO

Pandas转换日期时间表示

1 个答案: