PYTHON将csv的年份一列由日期格式变成字符串格式

可以使用 Python 的 Pandas 库，使用 to_datetime() 方法将年份列转换成日期格式，然后使用 strftime() 方法将其转换成字符串格式。代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv')

# 将年份列转换成日期格式
df['year'] = pd.to_datetime(df['year'], format='%Y')

# 将年份列转换成字符串格式
df['year'] = df['year'].dt.strftime('%Y')

注意，需要根据实际 CSV 文件中年份列的格式调整 format 参数的值。

相关问题

使用python查看CSV文件的正确的日期列格式为什么年份消失了

可能是因为在读取CSV文件时没有正确地指定日期列的格式。默认情况下，Python会将日期列视为字符串类型，并且在读取时会尝试自动解析日期格式。如果日期格式不被正确识别，Python会将其解析为一个字符串，导致年份消失。

要解决这个问题，你可以使用pandas库中的read_csv函数，并指定日期列的格式。例如，如果日期列的格式为年份-月份-日期，你可以使用以下代码读取CSV文件并指定日期列的格式：

import pandas as pd

# 读取CSV文件并指定日期列的格式
df = pd.read_csv('filename.csv', parse_dates=['date_column'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d'))

# 打印DataFrame
print(df)

在上面的代码中，我们使用了parse_dates参数来指定要解析为日期的列，然后使用date_parser参数来指定日期解析器的函数。在这个例子中，我们使用了lambda函数来调用pandas库中的to_datetime函数，并指定日期格式为'%Y-%m-%d'，它与我们的日期格式相匹配。

python查看csv文件日期列原来的年份不见了

可能是因为日期列在csv文件中被识别为字符串类型，而不是日期类型。可以使用Python中的pandas库来将日期列转换为日期类型，并从中提取年份。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 将日期列转换为日期类型
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

# 提取年份
df['year'] = df['date_column'].dt.year

你可以将 "date_column" 替换为你的日期列的名称，然后运行代码即可将年份提取出来。