Comment puis-je formater des dates dans un DataFrame Pandas après la conversion en datetime64 ?

Formatage des dates dans Pandas

Lors de l'importation d'un dataframe avec une colonne datetime, Pandas peut le convertir automatiquement en un type d'objet. Pour garantir un formatage correct, la conversion de la colonne en type datetime64 est souvent nécessaire. Cependant, cela peut entraîner un format de date indésirable.

Convertir le format datetime

Pour modifier le format datetime après la conversion en datetime64, vous pouvez utiliser la méthode dt.strftime . Cela vous permet de spécifier le format de date souhaité sous forme de chaîne. Le dtype résultant sera un type d'objet (string).

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')

Exemple

Dans cet exemple, la colonne DOB est initialement un type d'objet au format " 26/01/2016". Après l'avoir converti en datetime64, le format devient "2016-01-26". À l'aide de dt.strftime, nous créons une nouvelle colonne, DOB1, avec le format préféré "26/01/2016".

Considérations

Changer le format de date en la chaîne entraînera un type d'objet. Cela peut ne pas convenir aux calculs ou à d’autres opérations nécessitant un type datetime. Si la préservation du type datetime est essentielle, envisagez d'utiliser des options de formatage personnalisées dans la méthode dt.strftime pour obtenir le format souhaité tout en conservant le type datetime.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!