20230304 用pandas 转换成2023/03/04 并转成OBJECT格式

您可以使用 Pandas 中的 `to_datetime` 函数将日期字符串转换为日期对象，然后再使用 `strftime` 函数将日期对象格式化为指定的字符串格式。以下是示例代码：

import pandas as pd

date_str = '20230304'
date_obj = pd.to_datetime(date_str, format='%Y%m%d')
formatted_date = date_obj.strftime('%Y/%m/%d')
formatted_date_obj = str(formatted_date)

print(formatted_date_obj)

输出结果：

2023/03/04

在上述代码中，我们首先使用 `to_datetime` 函数将日期字符串 `20230304` 转换为日期对象 `date_obj`，并指定了输入字符串的格式为 `%Y%m%d`，其中 `%Y` 表示年份的四位数，`%m` 表示月份的两位数，`%d` 表示日期的两位数。然后，我们使用 `strftime` 函数将日期对象格式化为 `%Y/%m/%d` 的字符串格式，即 `2023/03/04`。最后，我们将格式化后的日期字符串转换为 `OBJECT` 格式并打印输出。

请注意，Pandas 中的日期对象是 `Timestamp` 类型，如果您需要将其转换为字符串，则可以使用 `str()` 函数进行转换。

相关问题

pandas中object转换为datetime

在pandas中，可以使用`pd.to_datetime()`函数将object类型的数据转换为datetime类型。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期字符串的Series
date_str = pd.Series(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03'])
print(date_str)

# 将日期字符串转换为datetime类型
date = pd.to_datetime(date_str)
print(date)

输出结果：

0    2020-01-01
1    2020-01-02
2    2020-01-03
dtype: object

0   2020-01-01
1   2020-01-02
2   2020-01-03
dtype: datetime64[ns]

在上面的示例中，首先创建了一个包含日期字符串的Series，然后使用`pd.to_datetime()`函数将其转换为datetime类型。转换后的结果可以看到，dtype为`datetime64[ns]`。

pandas将object转换为datetime

可以使用pandas的to_datetime()函数将object转换为datetime。例如，如果有一个名为df的DataFrame，其中有一个名为date的列包含日期数据，可以使用以下代码将其转换为datetime类型：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

这将在原始DataFrame中替换列date的值，并将其转换为datetime类型。