我把它合并成一个csv文件。在
当我在excel文件中阅读时,我有一个日期字段:
0 2018-05-28 00:00:00
1 9999-12-31 00:00:00
2 2018-02-26 00:00:00
3 2018-02-26 00:00:00
4 2018-02-26 00:00:00
Name: Date_started, dtype: object
我检查数据类型
^{pr2}$然后,当我将结果数据帧写入csv时,我得到了:
df.to_csv(folderpath + "Date_Started_df.csv",encoding="UTF-8" , index=False, na_rep='',date_format='%d%m%Y')
Date_Started
28/05/2018 00:00
31/12/9999 00:00
26/02/2018 00:00
26/02/2018 00:00
26/02/2018 00:00
I have tried
df.loc[:,'Date_Started'] = df['Date_Started'].astype('str').str[8:10] + "/" +
df['Date_Started'].astype('str').str[5:7] + "/" +
df['Date_Started'].astype('str').str[:4]
这给了我:
0 28/05/2018
1 31/12/9999
2 26/02/2018
3 26/02/2018
4 26/02/2018
Name: Date_started, dtype: object
我想可能是写的:
df.to_csv(filename, date_format='%Y%m%d')
但我还有时间!?在
在发送到CSV之前,您需要将序列转换为
datetime
:这就允许Pandas对带有
to_csv
的相应列执行date_format='%d%m%Y'
。to_csv docs使此显式:相关问题 更多 >
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