实现dataframe读取同时包含日期和字符串的列时，保留字符串并让读取的日期变为2022-10-10格式，而不是如下数据0 2022-10-20 00:00:00 1 2022-10-20 00:00:00 2 2022-10-20 00:00:00 3 2022-10-20 00:00:00 4 2022-10-20 00:00:00 5 2022-10-20 00:00:00 6 2022-10-20 00:00:00 7 2023-03-21 00:00:00 8 文字的日期

这个问题属于技术问题，可以使用 pandas 库中的 to_datetime() 方法将日期列转化为 datetime64 类型，然后再设置日期格式即可，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取包含日期和字符串的数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

# 将日期列转化为 datetime64 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 将日期格式设置为'YYYY-MM-DD'
df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 打印转换后的结果
print(df)

相关问题

dataframe读取同时包含日期和字符串的列时，保留展示的样子，请给个例子

好的，您可以使用pandas库中的read_csv()函数来读取同时包含日期和字符串的列。例如，假设您的csv数据文件名为data.csv，其中包含日期和字符串的列名分别为"date"和"string"，您可以用以下语句读取这个数据文件，并保留展示的样子：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], dtype={'string': str})
df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

其中，parse_dates参数用于指定需要解析为日期类型的列名，dtype参数用于指定字符串列的数据类型。由于日期类型在DataFrame中默认展示为"YYYY-MM-DD"的格式，因此需要使用dt.strftime()方法将日期类型转换为字符串类型，并指定需要展示的格式。

读取如何在DataFrame时使用日期格式化选项，以将日期字符串转换为指定的日期格式，如02/Oct/2022

答：您可以使用 pandas 库中的 to_datetime() 函数来将日期字符串转换为指定的日期格式。 例如，如果您的日期字符串是 '02/Oct/2022'，您可以使用以下代码将其转换为日期格式：

import pandas as pd

date_str = '02/Oct/2022'
date_format = '%d/%b/%Y'

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], format=date_format)

其中，date_format 变量指定了您想要的日期格式，'%d' 表示日期，'%b' 表示月份的缩写，'%Y' 表示完整的年份。