对df['每日净值表']中每一个值修改pd.to_datetime(df.loc[row,index], format='%Y年%m月%d日').dt.strftime('%Y-%m-%d')实现格式调整

在Python中，使用pandas库可以方便地处理数据框（DataFrame）中的日期格式。假设你有一个名为df的数据框，其中包含一个名为'每日净值表'的列，该列存储的是日期信息，但格式为'%Y年%m月%d日'。如果你想将这些日期转换为'%Y-%m-%d'的格式，可以使用以下方法：

首先，确保你已经导入了pandas库：

import pandas as pd

然后，你可以使用`pd.to_datetime()`函数来解析原始日期字符串，并使用`dt.strftime()`方法来格式化日期。这里是一个如何实现的例子：

# 假设df是你的数据框，'每日净值表'是包含日期的列名
df['每日净值表'] = pd.to_datetime(df['每日净值表'], format='%Y年%m月%d日').dt.strftime('%Y-%m-%d')

这行代码做了以下几件事：
1. `pd.to_datetime(df['每日净值表'], format='%Y年%m月%d日')`：这一步将'每日净值表'列中的每个日期字符串从'%Y年%m月%d日'格式转换为pandas的datetime对象。
2. `.dt.strftime('%Y-%m-%d')`：这一步将datetime对象格式化为'%Y-%m-%d'格式的字符串。
3. 最后，将转换后的日期赋值回原数据框的'每日净值表'列。

这样，你的'每日净值表'列中的日期就都转换成了'%Y-%m-%d'的格式。

相关问题

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

要将导出的 Excel 中的合同开始日期字段只显示年月日，可以使用 pandas 的 to_datetime 方法中的 strftime 函数将日期格式化为字符串再导出到 Excel 中。修改代码如下：

import numpy as np 
from datetime import datetime, timedelta 
import pandas as pd 

test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") 

start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) 
end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) 

test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) 

start_date_col = '合同开始日期' 
end_date_col = '合同截止日期' 
new_col = '日期' 

for index, row in test.iterrows(): 
    start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) 
    end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) 
    date_list = [] 
    
    if start_date.day <= 15: 
        while start_date <= end_date: 
            date_list.append(start_date) 
            start_date = start_date + timedelta(days=30) 
    else: 
        start_date = start_date + timedelta(days=30) 
        while start_date <= end_date + timedelta(days=30): 
            date_list.append(start_date) 
            start_date = start_date + timedelta(days=30) 
            
    # 格式化日期字符串为年月日
    date_str_list = [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in date_list]
    test.loc[index, new_col] = ','.join(date_str_list)

# 将日期字段拆分为多列
df_tmp = test['日期'].str.split(',', expand=True) 
df_tmp = df_tmp.stack() 
df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1, drop=True) 
df_tmp.name = '日期' 

# 将拆分后的日期列与原始 DataFrame 合并
df_new = pd.concat([test.drop(['日期'], axis=1), df_tmp], axis=1) 
df_new = df_new.reset_index().drop(columns='index') 

# 计算合同周期年月
df_new['合同周期年月'] = df_new['合同周期月数'].apply(lambda x: f"{int(x//12)}年{int(x%12)}月")

# 导出到 Excel
df_new.to_excel('income_test.xlsx', index=False)

这样导出的 Excel 文件中的合同开始日期字段只显示年月日，而新增日期字段的取年月的字段合同周期年月也被计算出来了。

df_new = df[(df['Date Local'] >= pd.to_datetime('20070101')) & (df['Date Local'] <= pd.to_datetime('20071231'))]

这段代码是用来筛选 DataFrame 中 'Date Local' 列在 2007 年 1 月 1 日至 12 月 31 日之间的数据。具体解释如下：

- `pd.to_datetime('20070101')` 将字符串 '20070101' 转换为 pandas 中的日期格式，表示 2007 年 1 月 1 日。
- `pd.to_datetime('20071231')` 将字符串 '20071231' 转换为 pandas 中的日期格式，表示 2007 年 12 月 31 日。
- `df['Date Local'] >= pd.to_datetime('20070101')` 得到一个布尔型 Series，表示 DataFrame 中 'Date Local' 列中的日期是否大于或等于 2007 年 1 月 1 日。
- `df['Date Local'] <= pd.to_datetime('20071231')` 得到一个布尔型 Series，表示 DataFrame 中 'Date Local' 列中的日期是否小于或等于 2007 年 12 月 31 日。
- `&` 是逻辑与运算符，将两个布尔型 Series 进行逐元素的逻辑与运算，得到一个新的布尔型 Series，表示 DataFrame 中 'Date Local' 列中的日期是否在 2007 年 1 月 1 日至 12 月 31 日之间。
- 最后，将这个新的布尔型 Series 传递给 DataFrame 的行索引，得到一个新的 DataFrame，其中只包含 'Date Local' 列在 2007 年 1 月 1 日至 12 月 31 日之间的数据。