转换为 datetime64 后如何格式化 Pandas DataFrame 中的日期？

格式化 Pandas 中的日期

导入带有日期时间列的数据框时，Pandas 可能会自动将其转换为对象类型。为了确保格式正确，通常需要将列转换为 datetime64 类型。但是，这可能会导致出现不需要的日期格式。

转换日期时间格式

要在转换为 datetime64 后更改日期时间格式，您可以使用 dt.strftime 方法。这允许您将所需的日期格式指定为字符串。生成的 dtype 将是对象类型（字符串）。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016'}})
df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB'])
df['DOB1'] = df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y')

示例

在此示例中，DOB 列最初是格式为 " 的对象类型" 2016 年 1 月 26 日”。转换为datetime64后，格式变为“2016-01-26”。使用 dt.strftime，我们创建一个新列 DOB1，其首选格式为“01/26/2016”。

注意事项

将日期格式更改为string 将生成对象数据类型。这可能不适合需要日期时间类型的计算或其他操作。如果保留日期时间类型是必要的，请考虑在 dt.strftime 方法中使用自定义格式选项来实现所需的格式，同时保留日期时间数据类型。

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