Pandas，将日期格式从dd/mm/yyyy转换为MMM dd/yy

Question

我想将日期从 dd/mm/yyyy 更改为 MMM dd/yy，例如 15/04/2021 更改为 APR 15/21。

我的 Date 列格式为 object。

我正在执行以下操作: df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%MMM %DD/%YY') 但是我得到了错误信息：ValueError: time data '15/04/2021' does not match format '%MMM %dd/%yy' (match)。

任何帮助将不胜感激。

- excelguy

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用于什么目的？在控制台中显示数据框，还是导出到Excel？ - Corralien

是的。在数据框中显示，以便最终使用Excel。 - excelguy

如果您将一个字符串日期时间转换为 datetime64 类型，那么显示格式将始终为 "YYYY-MM-DD"。请参考此答案。 - Corralien

这个回答解决了你的问题吗？如何在pandas中更改日期时间格式 - Corralien

Answer 1

您需要将原始的Date列转换为datetime格式（pandas默认会将日期读取为字符串）。之后，只需更改显示格式即可。

请尝试以下操作：

# Convert to datetime
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d/%m/%y')

# Solution for title: change display to 'MMM dd/y'
df['Date'] = df['Date'].dt.strftime('%b %d/%y').astype(str).str.upper()

# Solution for comment: change display to 'MMM dd y'
df['Date'] = df['date'].dt.strftime('%b %d %y').astype(str).str.upper()

- Arturo Sbr

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谢谢Arturo，但我想要格式为“APR 15 21”。 - excelguy

我编辑了我的代码，使其完全匹配。也就是说，将月份大写并去掉了“/”。这样做可以解决问题吗？ - Arturo Sbr

Answer 2

>>> import pandas as pd

>>> df = pd.DataFrame({'Date':['15/04/2021', '12/05/2021', '4/6/2021']})
>>> df
         Date
0  15/04/2021
1  12/05/2021
2    4/6/2021

>>> df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
>>> df
        Date
0 2021-04-15
1 2021-12-05
2 2021-04-06

>>> df['date_formated'] = df['Date'].dt.strftime('%b %d/%y').str.upper()
>>> df
        Date date_formated
0 2021-04-15     APR 15/21
1 2021-12-05     DEC 05/21
2 2021-04-06     APR 06/21

>>> df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 2 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype         
---  ------         --------------  -----         
 0   Date           3 non-null      datetime64[ns]
 1   date_formated  3 non-null      object        
dtypes: datetime64[ns](1), object(1)
memory usage: 176.0+ bytes

- imdevskp

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得到错误 AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values。 - excelguy

我已经在更新的代码中修复了数据格式。 - imdevskp

抱歉我的问题没有表达清楚，我想将“15/04/2021”转换为“APR 15/21”。 - excelguy

嗨@excelguy，请查看更新的答案。 - imdevskp

Answer 3

尝试 -

df.loc['Date'] = pd.to_datetime(df.Date).dt.strftime('%b %d/%y').str.upper()

- Nk03

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确保数据列不包含任何NAN值。如果有，请在使用之前处理它们 :) - Nk03

谢谢！看起来可以工作了！但是收到了这个消息：SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead - excelguy

您需要添加 .loc df.loc['Date']。 - Nk03

那么 .loc df.loc['Date'] = ... 是什么意思？ - excelguy

谢谢，它起作用了！但是似乎多出了一行带有单词“日期”和含有Nan值的行。 - excelguy

让我们在聊天中继续这个讨论。 - Nk03