在 Python 中将 Pandas 系列的日期时间转换为字符串
Vaibhav Vaibhav
2022年5月16日
Pandas Series 是一个一维数组，可以保存任何数据类型和标签。假设你有一个 Pandas 系列的 datetime 对象。我们可以使用 strftime() 函数和一些格式代码将 datatime 对象转换为其等效的字符串。但是要转换 pandas 系列的 datetime 对象，要遵循的方法有点不同。本文将讨论我们如何进行这样的转换。
将 Pandas 系列的 datetime 对象转换为它们的等效字符串
参考以下代码。它首先创建 pandas 系列 datetime 对象，然后将它们转换为 pandas 系列字符串对象。
import pandas as pd
dates = pd.to_datetime(pd.Series([
"01/01/2021",
"02/02/2021",
"03/03/2021",
"04/04/2021",
"05/05/2021"
]), format = '%d/%m/%Y')
print("Before conversion")
print(dates)
print("After conversion")
dates = dates.dt.strftime('%Y-%m-%d')
print(dates)
输出：
Before conversion
0 2021-01-01
1 2021-02-02
2 2021-03-03
3 2021-04-04
4 2021-05-05
dtype: datetime64[ns]
After conversion
0 2021-01-01
1 2021-02-02
2 2021-03-03
3 2021-04-04
4 2021-05-05
dtype: object
注意输出的 dtype 值。前者表示该系列是 datetime 对象，后者表示该系列是 string 对象。
我们还可以使用 lambda 函数来转换对象的数据类型。相同的参考下面的代码。lambda 函数利用 strftime() 函数来执行转换。
import pandas as pd
dates = pd.to_datetime(pd.Series([
"01/01/2021",
"02/02/2021",
"03/03/2021",
"04/04/2021",
"05/05/2021"
]), format = '%d/%m/%Y')
print("Before conversion")
print(dates)
print("After conversion")
dates = dates.apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
print(dates)
输出：
Before conversion
0 2021-01-01
1 2021-02-02
2 2021-03-03
3 2021-04-04
4 2021-05-05
dtype: datetime64[ns]
After conversion
0 2021-01-01
1 2021-02-02
2 2021-03-03
3 2021-04-04
4 2021-05-05
dtype: object
Author: Vaibhav Vaibhav
