如何保留原有格式只改变数值部分（例如从2022-01-01变为2025-01-01）？

如果要在保持原有日期格式的情况下仅改变数值部分，你可以先将日期字符串转换为`pandas`的`Timestamp`对象，然后进行加法运算，最后再将其转换回原来的字符串格式。这样做的步骤如下：

from datetime import timedelta
import pandas as pd

# 假设你是这样的日期字符串列表
dates = ['2022-01-01', '2022-06-15', '2023-12-31']

# 将字符串转换为Timestamp对象
timestamp_list = [pd.to_datetime(date) for date in dates]

# 添加指定的时间差（这里是3年）
three_years_later = timestamp_list + timedelta(days=3*365)

# 再将Timestamp对象转换回字符串
updated_dates = [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in three_years_later]

updated_dates

这个例子会将每个日期向后推进三年，同时保持"YYYY-MM-DD"的格式。

相关问题

上述方法中不适用改变形状 用转置方式实现

在Python的NumPy库中，如果你想改变一个数组的形状而不真正地创建一个新的数组，可以使用`reshape`方法。然而，这个方法并不总是改变数据本身，而只是更改其表示的方式，也就是说它不会创建新的元素，也不会改变原有数据的内容。

例如，对于一维数组`array_1d`，如果我们要将其转置并保持元素顺序不变，使其变成一个形状为`(5, 2)`的二维数组，我们使用`reshape`方法，如下所示：

array_2d = array_1d.reshape(5, 2)

这里的`5`代表新的行数，`2`代表新的列数。这样就实现了数组形状的变换，但数组内的每个元素位置并没有变化，仍然是0到9的连续数值。

如果你想要通过类似转置的方式来实现形状的改变，那么转置(`T`)方法会更合适，因为它确实会生成一个新的视图，而不是复制整个数组：

array_2d_transposed = array_1d.T

两者的结果在内存占用上是一致的，只是显示形式不同，实际操作起来，`T`比`reshape`更高效，因为`reshape`可能会创建新的内存空间。