python - 如何将'dd/mm/yyyy %H:%M'格式的熊猫数据框日期列转换为'yyyy/mm/dd %H:%M'
问题描述
我有“dd/mm/yyyy %H:%M”格式的数据框。
Date Price
29/10/2018 19:30 163.09
29/10/2018 20:00 211.95
29/10/2018 20:30 205.86
29/10/2018 21:00 201.39
29/10/2018 21:30 126.68
29/10/2018 22:00 112.36
29/10/2018 22:30 120.94
我希望此数据帧采用 'yyyy/mm/dd %H:%M' 格式,如下所示。
Date Price
2018/29/10 19:30 163.09
2018/29/10 20:00 211.95
2018/29/10 20:30 205.86
2018/29/10 21:00 201.39
2018/29/10 21:30 126.68
2018/29/10 22:00 112.36
2018/29/10 22:30 120.94
我试过
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date])
了,但它给出的结果如下,这不是我想要的
Date Price
2018-29-10 19:30:00 163.09
2018-29-10 20:00:00 211.95
2018-29-10 20:30:00 205.86
2018-29-10 21:00:00 201.39
解决方案
用于strftime
将日期时间转换为字符串格式:
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.strftime('%Y/%m/%d %H:%M')
print (df)
Date Price
0 2018/10/29 19:30 163.09
1 2018/10/29 20:00 211.95
2 2018/10/29 20:30 205.86
3 2018/10/29 21:00 201.39
4 2018/10/29 21:30 126.68
5 2018/10/29 22:00 112.36
6 2018/10/29 22:30 120.94
print (type(df.loc[0, 'Date']))
<class 'str'>
print (df['Date'].dtype)
object
因此,如果想使用 datetimeslike 函数,请仅使用to_datetime
,格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS
:
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
print (df)
Date Price
0 2018-10-29 19:30:00 163.09
1 2018-10-29 20:00:00 211.95
2 2018-10-29 20:30:00 205.86
3 2018-10-29 21:00:00 201.39
4 2018-10-29 21:30:00 126.68
5 2018-10-29 22:00:00 112.36
6 2018-10-29 22:30:00 120.94
print (type(df.loc[0, 'Date']))
<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
print (df['Date'].dtype)
datetime64[ns]
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