Question

如何将Datetime列标题（例如2007-03-01 00:00:00）转换为Date-Month-Year格式，即2007-03-01？

我尝试过

df=pd.DataFrame({'Company Name':['3M India Ltd.','A B B India Ltd.'],'2007-03-01 00:00:00':[1571.30,710.20],'2007-04-01 00:00:00':[710.20,818.13]})
df.columns=pd.to_datetime.date(df.columns)

但是显示错误AttributeError：'function'对象没有属性'date'

Answer 1

首先用set_index而不是日期时间列来创建index，然后使用to_datetime，并在必要时用date添加DatetimeIndex.date：

df = df.set_index('Company Name')
df.columns = pd.to_datetime(df.columns).date
print (df)
                  2007-03-01  2007-04-01
Company Name                            
3M India Ltd.         1571.3      710.20
A B B India Ltd.       710.2      818.13

另一种解决方案，如果不可能的话，可以通过Series创建columns，然后用errors='coerce'调用to_datetime将所有值从列转换为日期时间，而不是返回的日期是NaT（缺少日期时间的值），因此最后添加fillna来将非日期时间替换为原始列名称：

s = pd.Series(df.columns)
df.columns = pd.to_datetime(s, errors='coerce').dt.date.fillna(s)
print (df)
       Company Name  2007-03-01  2007-04-01
0     3M India Ltd.      1571.3      710.20
1  A B B India Ltd.       710.2      818.13

详细信息：

print (pd.to_datetime(s, errors='coerce'))
0          NaT
1   2007-03-01
2   2007-04-01
dtype: datetime64[ns]

如何将Datetime列标题（例如2007-03-01 00:00:00）转换为Date-Month-Year格式，即2007-03-01

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