Python/Pandas：如何从 datetime64[ns] 转换为 datetime

Question

我有一个处理 Excel 文件的脚本。发送它的部门有一个生成它的系统，我的脚本停止工作。

我突然收到Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas以下代码行的错误：

df['DATE'] = df['Date'].str.replace(r'[^a-zA-Z0-9\._/-]', '')

我检查了旧系统文件中日期列的类型（dtype：object）与来自新系统的文件（dtype：datetime64[ns]）。

如何将日期格式更改为我的脚本可以理解的格式？

我看到了这个答案，但我对日期格式的了解并不是那么精细。

Answer 1

pd.to_datetime返回一系列datetime64dtype，如下所述：

df['DATE'] = df['Date'].dt.date

或这个：

df['Date'].map(datetime.datetime.date)

Answer 2

您可以apply在数据框列上使用函数将必要的列转换为字符串。例如：

df['DATE'] = df['Date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))

确保导入datetime模块。

apply()将一次获取每个单元格进行评估并应用lambda函数中指定的格式。

Answer 3

您可以使用pd.to_datetime

df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'])