pandas格式化日期
时间: 2023-11-12 16:59:42 浏览: 38
可以使用 pandas 中的 to_datetime() 方法将日期字符串转换为日期格式,然后使用 strftime() 方法将日期格式化为指定的字符串格式。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含日期字符串的 Series
dates = pd.Series(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'])
# 将日期字符串转换为日期格式
dates = pd.to_datetime(dates)
# 将日期格式化为指定的字符串格式
formatted_dates = dates.dt.strftime('%Y/%m/%d')
print(formatted_dates)
```
输出结果为:
```
0 2022/01/01
1 2022/01/02
2 2022/01/03
dtype: object
```
相关问题
pandas格式化日期格式
在pandas中,你可以使用`pd.to_datetime()`函数来格式化日期。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含日期字符串的Series
dates = pd.Series(['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01'])
# 将字符串转换为日期格式
formatted_dates = pd.to_datetime(dates)
# 打印格式化后的日期
print(formatted_dates)
```
输出结果:
```
0 2021-01-01
1 2021-02-01
2 2021-03-01
dtype: datetime64[ns]
```
pandas日期格式化
好的,您可以参考以下代码进行pandas日期格式化:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']})
# 将date列转换成日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 格式化日期
df['formatted_date'] = df['date'].dt.strftime('%Y/%m/%d')
print(df)
```
输出结果如下:
```
date formatted_date
0 2022-01-01 2022/01/01
1 2022-02-01 2022/02/01
2 2022-03-01 2022/03/01
```
这里的`%Y`代表四位数的年份,`%m`代表两位数的月份,`%d`代表两位数的日期。您可以根据需求修改格式化的内容。