我的dataframe有一个DOB列(示例格式1/1/2016),默认情况下转换为Pandas dtype“对象”。

将此转换为日期格式df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB']),日期转换为:2016-01-26,其dtype为:datetime64[ns]。

现在我想把这个日期格式转换成01/26/2016或任何其他通用日期格式。我该怎么做?

(无论我尝试哪种方法,它总是以2016-01-26的格式显示日期。)


当前回答

你可以试试这个。它会将日期格式转换为DD-MM-YYYY:

df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB'], dayfirst = True)

其他回答

改变格式但不改变类型:

df['date'] = pd.to_datetime(df["date"].dt.strftime('%Y-%m'))

与第一个答案相比,我建议首先使用dt.strftime(),然后使用pd.to_datetime()。通过这种方式,它仍然会产生datetime数据类型。

例如,

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016 ', 1: '26/1/2016 '})
print(df.dtypes)

df['DOB1'] = df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
print(df.dtypes)

df['DOB1'] = pd.to_datetime(df['DOB1'])
print(df.dtypes)

下面的代码更改为'datetime'类型,并在给定的格式字符串中格式化。

df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y'))

你可以用dt。如果你需要将datetime转换为其他格式,则使用Strftime(但注意,列的dtype将为object (string)):

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016', 1: '26/1/2016'}})
print (df)
         DOB
0  26/1/2016 
1  26/1/2016

df['DOB'] = pd.to_datetime(df.DOB)
print (df)
         DOB
0 2016-01-26
1 2016-01-26

df['DOB1'] = df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
print (df)
         DOB        DOB1
0 2016-01-26  01/26/2016
1 2016-01-26  01/26/2016

下面的代码为我工作,而不是前面的一个:

df['DOB']=pd.to_datetime(df['DOB'].astype(str), format='%m/%d/%Y')