更改 Pandas 中的日期时间格式
在 Pandas 中，数据帧通常包含日期时间列，但默认格式可能并不适合所有应用程序。此查询深入研究如何更改日期时间格式以满足特定要求。
提供的数据框具有自定义格式的 DOB 列（例如“1/1/2016”），该列最初被识别为熊猫的“对象”。使用 df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB']) 将其转换为日期格式会得到“2016-01-26”格式，而不是所需的格式。
克服为此，Pandas 提供了 dt.strftime 方法来操作日期时间格式。它允许将日期时间对象转换为字符串格式。例如，要将 DOB 列转换为“01/26/2016”：
%m（月）、%d（日）和 %Y（年）字段指定所需的格式。请注意，在此转换之后，DOB1 列将具有“对象”数据类型（字符串），这与 DOB 列的日期时间数据类型不同。此方法允许灵活调整日期时间格式以满足特定需求，确保 Pandas 数据帧中日期表示的一致性和可读性。
以上是如何更改 Pandas DataFrame 列的日期时间格式？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
