如何将dd-mm-yyyy日期格式更改为pandas中的yyyy-dd-mm

Question

如何将dd-mm-yyyy日期格式更改为pandas中的yyyy-dd-mm。我有一个已经采用dd-mm-yyyy格式的日期字段，但是当我尝试时

df[('date')] = pd.to_datetime(df[('date')]).dt.strftime('%Y-%m-%d')

它给出了输出yyyy-dd-mm

Answer 1

我相信这就是你所需要的。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("dates.csv")

df

   id        date
0   1  25/06/2018
1   2  14-11-2005
2   3  03/10/2010
3   4  13-08-2008
4   5  05-05-2005

这里不需要像你试过的那样指定格式。

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

 id       date
0   1 2018-06-25
1   2 2005-11-14
2   3 2010-03-10
3   4 2008-08-13
4   5 2005-05-05

Answer 2

Pandas datetime系列数据没有固有的字符串格式。

datetime值在内部存储为整数。有关更多详细信息，请参阅this answer。字符串表示就是表示。例如，当您使用print命令时，将使用特定的字符串表示形式，以便以人类可读的方式显示数据。

在大多数情况下，您不应该担心表示。如果需要与默认表示形式不同的格式，即“YYYY-MM-DD”，则可以使用pd.Series.dt.strftime并指定字符串格式。对于这个Python's strftime directives是一个有用的资源。

Answer 3

用这个：

import pandas as pd

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'],format='%d-%m-%Y').dt.strftime('%Y-%m-%d')#specify input format '%d-%m-%Y' and output format '%Y-%m-%d' or change output as desired i.e. %d/%m/%Y to give dd/mm/yyyy