将datetime列转换回字符串列？熊猫 - Python

Question

我正在尝试将日期时间列转换回Pandas数据帧中的字符串.

到目前为止我的语法是:

all_data['Order Day new'] = dt.date.strftime(all_data['Order Day new'], '%d/%m/%Y')

但是这会返回错误:

描述符'strftime'需要'datetime.date'对象,但收到'Series'.

有谁能告诉我哪里出错了.

Answer 1

您必须调用0.17.0并将数据传递给.dt.strftime:

all_data['Order Day new'] = all_data['Order Day new'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

你不能调用0.17.0列,因为它不理解apply为param因此错误

编辑

如果您使用的是版本strftime或更高版本,则可以使用strftime矢量化调用此版本:

In [111]:

all_data = pd.DataFrame({'Order Day new':[dt.datetime(2014,5,9), dt.datetime(2012,6,19)]})
print(all_data)
all_data.info()
  Order Day new
0    2014-05-09
1    2012-06-19
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 1 columns):
Order Day new    2 non-null datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1)
memory usage: 32.0 bytes

In [108]:

all_data['Order Day new'] = all_data['Order Day new'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x, '%Y-%m-%d'))
all_data
Out[108]:
  Order Day new
0    2014-05-09
1    2012-06-19
In [109]:

all_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 1 columns):
Order Day new    2 non-null object
dtypes: object(1)
memory usage: 32.0+ bytes

Answer 2

all_data['Order Day new']=all_data['Order Day new'].astype(str)

我认为这更简单，如果日期已经是您想要的字符串形式的格式。

Answer 3

要将所有日期时间列转换为字符串，请使用以下代码。

for x in  df.select_dtypes(include=['datetime64']).columns.tolist():
    df[x] = df[x].astype(str)

或者

date_columns = df.select_dtypes(include=['datetime64']).columns.tolist()
df[date_columns] = df[date_columns].astype(str)