现在有一个dataframe，其中的日期列是yy/mm/dd格式的，怎么转化为yy-mm-dd格式

在Pandas DataFrame中，你可以使用`to_datetime`函数将日期字符串转换为日期时间对象，然后再使用`dt.strftime`方法将其格式化为所需的`yy-mm-dd`格式。以下是步骤：

1. 首先导入`pandas`库并假设你的DataFrame名为`df`，日期列名是`your_date_column`。

import pandas as pd

2. 将日期列转换为日期时间对象：

df['your_date_column'] = pd.to_datetime(df['your_date_column'], format='%y/%m/%d')

这里的`%y`代表两位数年份， `%m`代表月份， `%d`代表日子。

3. 转换为`yy-mm-dd`格式：

df['your_date_column'] = df['your_date_column'].dt.strftime('%y-%m-%d')

现在`your_date_column`应该已经是`yy-mm-dd`格式了。

相关问题

dataframe 中 日期列 存为excel 指定格式为 ‘YYYY/MM/DD’

在Pandas DataFrame中，如果你想要将日期列保存到Excel文件时保持'YYYY/MM/DD'这种格式，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确保你的日期列是`datetime64`类型。如果不是，可以使用`pd.to_datetime()`函数将其转换。

import pandas as pd

# 假设df是你的DataFrame，date_column是你的时间戳列名
if df['date_column'].dtype != 'datetime64[ns]':
    df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], format='%Y-%m-%d')

2. 然后，在保存到Excel时，设置ExcelWriter的`date_format`参数为所需的格式。例如：

# 创建ExcelWriter对象，并指定日期格式
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', date_format='YYYY/MM/DD')

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

# 保存并关闭文件
writer.save()

这样保存后，Excel文件中的日期列就会显示为'YYYY/MM/DD'格式了。如果直接使用`df.to_excel('output.xlsx')`，默认格式可能会有所不同。

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。