我有一个csv文件,可以将其作为报告获取,其标题如下:
ln;7,26;7,27;7,28;7,29;7,3;7,31;8,01;8,02;8,03;8,04;8,05;8,06;8,07;8,08;8,09;name
数字应该是日期(所以7,29是7月29日,7,3是7月30日)。如果使用熊猫,如何将它们转换为实际的日期格式?由于来自报告,因此我需要一种每天自动将其格式化的方法。
谢谢!
答案 0 :(得分:2)
让我们尝试pd.to_datetime
:
pd.to_datetime(df.columns[1:-1] + ',2018', format='%m,%d,%Y')
DatetimeIndex(['2018-07-26', '2018-07-27', '2018-07-28', '2018-07-29',
'2018-07-03', '2018-07-31', '2018-08-01', '2018-08-02',
'2018-08-03', '2018-08-04', '2018-08-05', '2018-08-06',
'2018-08-07', '2018-08-08', '2018-08-09'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)
只需将结果分配回去:
c = df.columns.tolist()
c[1:-1] = pd.to_datetime(df.columns[1:-1] + ',2018', format='%m,%d,%Y')
df.columns = c
不幸的是,由于pd.Index
不支持可变操作,因此需要临时列表。