将dataframe的用作索引的列名为‘date’时间列的格式，改成'%Y-%m-%d'

可以使用 pandas 的 `to_datetime` 函数将时间列转换成指定格式，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'date': ['20211201', '20211202', '20211203'], 'value': [1, 2, 3]})

# 将时间列转换成指定格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y%m%d').dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

         date  value
0  2021-12-01      1
1  2021-12-02      2
2  2021-12-03      3

这样就将时间列的格式改成了 `%Y-%m-%d`。

相关问题

date列和time列合并为datetime列，并将格式改为%Y-%m-%d %H:%M

假设你有一个名为 df 的 DataFrame，其中包含日期列（"date"）和时间列（"time"），你可以使用 Pandas 的 to_datetime() 函数将它们合并为一个 datetime 列，并使用 strftime() 函数将格式改为 "%Y-%m-%d %H:%M"，具体操作如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
        'time': ['10:00', '11:30', '14:45']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 date 和 time 列合并为 datetime 列
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['time'])

# 将 datetime 列的格式改为 "%Y-%m-%d %H:%M"
df['datetime'] = df['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')

# 删除 date 和 time 列
df = df.drop(['date', 'time'], axis=1)

# 输出结果
print(df)

这样，你就可以将 date 和 time 列合并为一个 datetime 列，并将其格式改为 "%Y-%m-%d %H:%M"。最后，你可以删除原来的 date 和 time 列，只保留新的 datetime 列。

将update_time列的日期数据按照%Y-%m-%d进行格式化

假设您的数据存储在一个名为`data`的DataFrame中，其中`update_time`列的数据类型为`datetime`，您可以使用`pandas`库中的`strftime()`方法来将`update_time`列的日期数据按照%Y-%m-%d进行格式化。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('your_file.csv')

# 将update_time列的日期数据按照%Y-%m-%d进行格式化
data['update_time'] = data['update_time'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 输出数据
print(data)

在以上示例代码中，`%Y-%m-%d`表示年-月-日的格式。`dt`属性用于访问`datetime`类型的`Series`或`DataFrame`列，使其支持`strftime()`方法。

这样，`data`中的`update_time`列中的日期数据就会被按照%Y-%m-%d进行格式化。