将日期时间列转换为字符串列

Question

我正在尝试将日期时间列转换回 Pandas 数据帧中的字符串。

我目前的语法是：

all_data['Order Day new'] = dt.date.strftime(all_data['Order Day new'], '%d/%m/%Y')

但是这个 returns 错误：

描述符 'strftime' 需要一个 'datetime.date' 对象但收到了一个 'Series'。

谁能告诉我哪里错了。

Answer 1

如果您使用的是 0.17.0 或更高版本，那么您可以使用矢量化的 .dt.strftime 来调用它：

all_data['Order Day new'] = all_data['Order Day new'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

** 如果您的 pandas 版本早于 0.17.0 那么您必须调用 apply 并将数据传递给 strftime:

In [111]:

all_data = pd.DataFrame({'Order Day new':[dt.datetime(2014,5,9), dt.datetime(2012,6,19)]})
print(all_data)
all_data.info()
  Order Day new
0    2014-05-09
1    2012-06-19
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 1 columns):
Order Day new    2 non-null datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1)
memory usage: 32.0 bytes

In [108]:

all_data['Order Day new'] = all_data['Order Day new'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x, '%Y-%m-%d'))
all_data
Out[108]:
  Order Day new
0    2014-05-09
1    2012-06-19
In [109]:

all_data.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 1 columns):
Order Day new    2 non-null object
dtypes: object(1)
memory usage: 32.0+ bytes

您不能在列上调用 strftime，因为它不理解 Series 作为参数，因此出现错误

Answer 2

all_data['Order Day new']=all_data['Order Day new'].astype(str)

我认为这更简单，如果日期已经是您想要的字符串形式的格式。

Answer 3

在我的例子中，我有一个 pySpark 数据框。这就是我将时间戳类型的“天”转换为字符串的方式：

import pyspark.sql.functions as F
convertedDf = rawDf.withColumn('d2', F.date_format(rawDf['day'], 'yyyyMMdd'))

Answer 4

要将所有日期时间列转换为字符串，请使用以下代码。

for x in  df.select_dtypes(include=['datetime64']).columns.tolist():
    df[x] = df[x].astype(str)

或

date_columns = df.select_dtypes(include=['datetime64']).columns.tolist()
df[date_columns] = df[date_columns].astype(str)

将日期时间列转换为字符串列

Converting a datetime column to a string column

python

string

datetime

pandas