对dataframe一列数据，将表格中的yy-mm-dd转换为“年-月”数据

可以使用 pandas 的 dt 库来实现这个转换。下面是一段示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期转换为年-月格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], format='%Y-%m-%d').dt.strftime('%Y-%m')

# 保存数据
df.to_csv('processed_data.csv', index=False)

在这个代码中，我们首先使用 pd.read_csv() 函数读取表格数据，然后使用 pd.to_datetime() 函数将日期列转换为 datetime 格式。接下来，我们使用 dt.strftime() 函数将 datetime 转换为指定格式的字符串，最后将转换好的数据保存到新的表格中。

相关问题

dataframe如何把一列yyyy-mm-dd的日期格式数据转化为yyyyddmm的字符串格式

要将 DataFrame 中的日期列从 "yyyy-mm-dd" 格式转换为 "yyyymmdd" 字符串格式，可以使用 pandas 库中的 `to_datetime()` 和 `strftime()` 方法。

以下是一种实现的方法：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']})

# 将日期列转换为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 将日期列转换为指定字符串格式
df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y%d%m')

print(df)

运行上述代码，将会输出如下结果：

       date
0  20220101
1  20220102
2  20220103

在上面的代码中，我们首先使用 `pd.to_datetime()` 方法将日期列转换为 pandas 的 datetime 类型。然后，我们使用 `.dt.strftime()` 方法将日期列转换为指定的字符串格式。在这里，`'%Y%d%m'` 表示年份（4 位数）+ 日份（2 位数）+ 月份（2 位数）的格式。

这样，DataFrame 的日期列就被转换为了 "yyyymmdd" 的字符串格式。

希望这个解答对你有帮助。如有任何其他问题，请随时提问。

实现dataframe把一列数据里符合yyyy-mm-dd 00:00:00日期时间格式的字符串的行都变为yyyy-mm-dd格式

您好，关于您的问题，可以采用pandas库中的to_datetime函数将该列数据转化为Datetime类型，然后使用strftime函数将其格式化为所需的格式。具体操作如下：

import pandas as pd

# 假设数据存储在data变量中，列名为'date'
data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) # 将列转化为Datetime类型
data['date'] = data['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d') # 将日期格式化为yyyy-mm-dd

希望能对您有所帮助。如果您有其他问题，请随时提出，谢谢！