dataframe中日期格式为(2017/1/1 0:00:00),如何将其改为(2017/1/1)
时间: 2023-11-17 10:08:16 浏览: 19
你可以使用pandas的to_datetime()函数将日期格式的列转换为pandas的日期时间格式,然后再使用dt.date属性将其格式化为日期格式。具体实现如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'date': ['2017/1/1 0:00:00', '2017/1/2 0:00:00', '2017/1/3 0:00:00']})
# 将日期格式的列转换为pandas日期时间格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 将日期时间格式的列格式化为日期格式
df['date'] = df['date'].dt.date
# 输出转换后的数据框
print(df)
```
输出结果如下:
```
date
0 2017-01-01
1 2017-01-02
2 2017-01-03
```
可以看到,日期格式的列已经被成功转换为了日期格式。
相关问题
python将数据中相邻间隔为1日的数据分别合成多个dataframe
可以回答这个问题。您可以使用pandas库中的resample函数来实现这个功能。具体的代码实现可以参考以下示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-31'),
'value': range(1, 32)})
# 将日期列设置为索引
data.set_index('date', inplace=True)
# 以1天为间隔重采样数据
resampled_data = data.resample('1D')
# 将重采样后的数据分割成多个dataframe
dataframes = [group[1] for group in resampled_data]
# 打印每个dataframe的前5行
for df in dataframes:
print(df.head())
```
这段代码将示例数据集按照1天为间隔重采样,并将重采样后的数据分割成多个dataframe。您可以根据自己的需求修改代码中的日期范围和重采样间隔。
在dataframe中如何修改'2020-05-16T00:00:00.000000000'为'2020-05-16'
你可以使用pandas库中的to_datetime()方法将日期时间字符串转换为datetime类型,然后再使用strftime()方法将日期时间格式化为所需的字符串格式。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含日期时间字符串的DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2020-05-16T00:00:00.000000000', '2020-05-17T00:00:00.000000000']})
# 将字符串转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 格式化为所需的字符串格式
df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
# 输出结果
print(df)
```
运行结果为:
```
date
0 2020-05-16
1 2020-05-17
```