Question

我有if (argc == 2){ std::ofstream outputStream(argv[1]); write(outputStream); } else{ write(std::cout); }格式的多列，我想用一行（最好是向量化的）代码将它们全部转换为yyyy-mm-dd hh:mm:ss格式。

在R中，我将按照以下方式进行操作：

yyyy-mm-dd

我想避免对每一列都单独执行此操作。到目前为止，我只能想到以下简单的解决方案：

df[, c("col1", "col2") := list(col1 = as.Date(col1), col2 = as.Date(col2))]

所以我有两个问题：如何在一行代码中对多个列进行操作，以及如何将df["col1"] = df["col1"].dt.date df["col2"] = df["col2"].dt.date对象变成datetime。

Answer 1

# sample data
df = pd.DataFrame({
    'a': np.random.choice(pd.date_range("2019-01-01", "2019-12-31", freq="2H").strftime('Y%-%m-%d %H:%M:%S'), size=5),
    'b': np.random.choice(pd.date_range("2019-01-01", "2019-12-31", freq="2H").strftime('Y%-%m-%d %H:%M:%S'), size=5),
    'c': np.random.choice(pd.date_range("2019-01-01", "2019-12-31", freq="2H").strftime('Y%-%m-%d %H:%M:%S'), size=5)
})

df.loc[:, 'a':'c'] = df.loc[:, 'a':'c'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x).dt.date)

    a           b           c 
0   2019-04-19  2019-08-11  2019-11-01
1   2019-04-02  2019-07-04  2019-08-29
2   2019-03-02  2019-06-02  2019-11-25
3   2019-08-22  2019-04-27  2019-04-28
4   2019-05-10  2019-09-21  2019-12-07

Answer 2

您可以使用select_dtypes仅选择datetime dtype列和stack，转换为dt.date和unstack并更新回df

df.update(df.select_dtypes('datetime').stack().dt.date.unstack())

同时将多个列的类型从日期时间更改为日期（熊猫）

2 个答案: