Question

我正在尝试使用yyyy-mm-dd格式的列并转换为mm-dd格式（或MON DD，也适用），同时保留日期或数字格式。我曾尝试使用pd.to_datetime，但它似乎不起作用，因为它需要年份，所以它最终填充新的列与1900年。我不是在寻找转换，其中新列是一个对象，因为我需要使用该列以后绘制。什么是最好的方法？数据框非常小。

OldDate             NewDate1     NewDate2      NewDate3
2017-01-02          01-02        01/02         Jan 2
2015-05-14          05-14        05/14         May 14

Answer 1

您可以在OldDate上使用子字符串概念，如下所示：

OldDate = '2017-01-02'

NewDate1=OldDate[5:]
print(NewDate1) # This will give result as : "01-02"

NewDate2 = OldDate[5:7] + "/" + OldDate[8:10]
print(NewDate2) # This will give result as "01/02"

Answer 2

假设你有：

df = pd.DataFrame({"OldDate":["2017-01-02","2015-05-14"]})

df  
    OldDate
0   2017-01-02
1   2015-05-14

然后你可以这样做：

from datetime import datetime as dt

df['OldDate']  = df.OldDate.apply(lambda s: dt.strptime(s, "%Y-%m-%d"))
df['NewDate1'] = df.OldDate.dt.strftime("%m-%d")
df['NewDate2'] = df.OldDate.dt.strftime("%m/%d")
df['NewDate3'] = df.OldDate.dt.strftime("%b %d")

df
    OldDate NewDate1    NewDate2    NewDate3
0   2017-01-02  01-02   01/02   Jan 02
1   2015-05-14  05-14   05/14   May 14

在Python Pandas中保留月份和日期作为日期格式

2 个答案: