python怎么把yy/mm/dd转化成yy-mm-dd
时间: 2024-09-26 07:03:45 浏览: 10
在Python中,你可以使用`str.format()`函数或者`datetime`模块来转换日期格式。这里提供两种方法:
1. 使用`str.format()`:
```python
from datetime import datetime
date_string = "2023/05/30"
new_format = date_string.replace("/", "-")
formatted_date = new_format
print(formatted_date) # 输出: 2023-05-30
```
2. 使用`datetime.strptime()`和`strftime()`:
```python
date_string = "2023/05/30"
format_in = "%Y/%m/%d" # 输入日期格式
format_out = "%Y-%m-%d" # 目标日期格式
# 解析输入字符串到datetime对象
dt = datetime.strptime(date_string, format_in)
# 格式化为新的字符串
formatted_date = dt.strftime(format_out)
print(formatted_date) # 输出: 2023-05-30
```
相关问题
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`。
```python
import pandas as pd
```
2. 将日期列转换为日期时间对象:
```python
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:
```python
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。
csv日期格式改为yy-mm-dd
可以使用Python中的datetime模块来处理日期格式转换。具体实现步骤如下:
1. 导入datetime模块
```python
import datetime
```
2. 读取csv文件并处理日期格式
```python
import csv
with open('file.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
header = next(reader) # 读取csv文件的头部
for row in reader:
date_str = row[0] # 假设日期在第1列
date_obj = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') # 将日期字符串转换为日期对象
new_date_str = date_obj.strftime('%y-%m-%d') # 将日期对象转换为新的日期字符串格式
row[0] = new_date_str # 将新的日期字符串格式替换原来的日期字符串
```
3. 将处理后的数据写入新的csv文件
```python
with open('new_file.csv', 'w', newline='') as new_file:
writer = csv.writer(new_file)
writer.writerow(header) # 写入csv文件的头部
for row in reader:
writer.writerow(row) # 写入处理后的数据
```
这样,就可以将csv文件中的日期格式从'yyyy-mm-dd'转换为'yy-mm-dd'。