不显示日期，值显示年和月的Pandas.DateTime类型

在Pandas中，可以使用Pandas.DateTime类型的dt属性和strftime()方法来将日期格式化为指定的日期字符串格式。

以下是将Pandas.DateTime类型格式化为“年-月”格式的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期列的DataFrame，日期列为Pandas.DateTime类型
data = pd.DataFrame({'日期': ['2022/01/01', '2022/02/01', '2022/03/01']})
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'], format='%Y/%m/%d')

# 将日期列格式化为“年-月”格式
data['年月'] = data['日期'].dt.strftime('%Y-%m')

# 删除原来的日期列
data = data.drop('日期', axis=1)

# 显示结果
print(data)

输出结果：

        年月
0  2022-01
1  2022-02
2  2022-03

在上面的代码中，首先创建了一个包含日期列的DataFrame，日期列为Pandas.DateTime类型。然后，使用dt属性和strftime()方法将日期格式化为“年-月”格式，并将格式化后的日期存储在另一列中。接下来，使用drop()方法删除原来的日期列。最后，使用print()函数显示结果。

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将日期列数据转为Pandas.DateTime类型

在pandas中，可以使用pd.to_datetime()方法将字符串类型的日期数据转换为Pandas.DateTime类型。

以下是将日期列转换为Pandas.DateTime类型的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期字符串的DataFrame
data = pd.DataFrame({'日期': ['2022/01/01', '2022/02/01', '2022/03/01']})

# 将日期字符串转换为Pandas.DateTime类型
data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'], format='%Y/%m/%d')

# 显示结果
print(data)

输出结果：

          日期
0 2022-01-01
1 2022-02-01
2 2022-03-01

在上面的代码中，首先创建了一个包含日期字符串的DataFrame。然后，使用pd.to_datetime()方法将日期字符串转换为Pandas.DateTime类型，并覆盖原来的日期列。最后，使用print()函数显示结果。注意：在to_datetime()方法中，需要指定日期字符串的格式，以便正确地将其转换为Pandas.DateTime类型。

pandas.to_datetime

pandas.to_datetime 是一个 Python 中的 pandas 库函数，用于将字符串或日期时间转换为 pandas 中的日期时间格式。它可以自动识别多种日期时间格式，并将其转换为 pandas 中的 datetime64 数据类型。