Question

我有一个包含许多列的Pandas数据框。第一列的日期已列为“年月日”，已通过使用以下方式设置为日期时间类型：

df_all['Date']=pd.to_datetime(df_all['Date'].astype(str),errors='coerce')

数据如下：

0     2008-01-01 00:00:00   100   16250.0
1     2008-01-01 00:00:00   150   13740.0
2     2008-01-01 00:00:00   200   11900.0
3     2008-01-01 00:00:00   250   10460.0

我希望简单地删除年份，以便该列读取“ Month-Date”，而不更改与每一行关联的列中的其他数据。

Answer 1

如果df_all['Date']是字符串数据类型，则可以使用str访问器进行如下切片：

df['Date'] = df_all['Date'].str[5:]

但是，如果df_all['Date']是datetime dtype，则可以使用strfttime进行日期访问：

df_all['Date'] = df_all['Date'].dt.strftime('%m-%d %H:%M:%S')

输出：

             Date    A        B
0  01-01 00:00:00  100  16250.0
1  01-01 00:00:00  150  13740.0
2  01-01 00:00:00  200  11900.0
3  01-01 00:00:00  250  10460.0

在熊猫数据框中从“年月日”格式删除年份

1 个答案: