数据框Python中列的日期时间转换

【问题标题】：Datetime transformation for column in data frame Python数据框Python中列的日期时间转换
【发布时间】：2022-01-19 21:28:39
【问题描述】：

我想将不同的日期格式相互转换。但是，当使用打印命令时，我仍然会得到旧的数据格式。我在这里做错了什么？

for row in df['created_at']:
    row = datetime.strptime(row, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").strftime('%d-%m-%Y')

print(df['created_at'])

【问题讨论】：

试试df['created_at'] = pd.to_datetime(df['created_at']).strftime('%d-%m-%Y')这里不需要循环。
您的代码不起作用的原因是row = ... 不会更改该行指向的内容。它只是将名称row 绑定到一个新对象。当for 循环分配另一个对象给row 时，该对象会立即被删除。

【解决方案1】：

在您的代码中，for 循环遍历每个元素，但它不保存结果。如果你尝试下面的代码，你会发现你的代码实际上运行良好，结果只是在操作后被“扔掉”。

for row in df['created_at']:
    row = datetime.strptime(row, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").strftime('%d-%m-%Y')
    print(row)

你想做的是这样的：

l = []
for row in df['created_at']:
    l.append(datetime.strptime(row, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").strftime('%d-%m-%Y'))
print(l)

更优雅的解决方案是使用列表推导：

df['created_at'] = [datetime.strptime(row, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").strftime('%d-%m-%Y') for row in df['created_at']]
print(df['created_at'])

【讨论】：