将日期时间列转换为字符串列答案

【问题标题】：Converting a datetime column to a string column将日期时间列转换为字符串列
【发布时间】：2015-04-25 23:18:55
【问题描述】：

我正在尝试将日期时间列转换回 Pandas 数据框中的字符串。

我目前的语法是：

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

但这会返回错误：

描述符“strftime”需要一个“datetime.date”对象，但收到一个“系列”。

谁能告诉我哪里出错了。

【问题讨论】：

标签： python string datetime pandas

【解决方案1】：

如果您使用的是0.17.0 或更高版本，则可以使用矢量化的.dt.strftime 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

您不能在该列上调用 strftime，因为它不将 Series 理解为参数，因此会出现错误

【讨论】：

在 pandas 1.0.5 这会产生一个 SettingWithCopyWarning。

【解决方案2】：

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

我认为这更简单，如果日期已经是你想要的字符串格式。

【讨论】：

请在您的答案中添加一些解释，以便其他人学习
@NicoHaase 我觉得没什么好解释的，只是使用 .astype 方法
好吧，然后解释一下你为什么要使用它。接受的答案（即：解决 OP 问题的答案）不使用它，然后您应该解释是什么让您的解决方案更好
@NicoHaase 好的，补充说它更简单
您认为是这样还是那样？它是否返回与strftime('%Y-%m-%d') 相同的值？

【解决方案3】：

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)

【讨论】：

【解决方案4】：

就我而言，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'))

【讨论】：