如何在python中使用pandas转换csv文件列中的日期格式？

如何解决如何在python中使用pandas转换csv文件列中的日期格式？

我有一个名为“amazon_responded.csv”的 csv 文件，我目前正尝试在其中格式化文件中某一列中的日期。

我需要将这个名为“tweet_created_at”的日期列格式化为“Nov 01”的格式。最终我需要按天对数据进行分组，但我无法弄清楚如何将日期列格式化为“Nov 01”的格式。

我尝试过使用 pd.to_datetime，但我只能破解正确的格式。

解决方法

您想将其转换为 Nov 01 格式是因为您想按此对它们进行分组吗？

你也可以不用格式化。

作者：

df['tweet_created_at'] = pd.to_datetime(df['tweet_created_at'])

Groupby 日和月：

df.groupby([df['tweet_created_at'].day,df['tweet_created_at'].month])

如果要将它们转换为 Nov 01 形式：

df['new_date'] = df['tweet_created_at'].strftime('%b') + ' ' + df['tweet_created_at'].strftime('%d')

---

示例代码：

st = "Tue Nov 01 01:57:25 +0000 2016"

st = pd.to_datetime(st)
date = st.strftime('%b') + ' ' + st.strftime('%d')

---

日期：

'Nov 01'

,

在使用 pd.to_datetime() 方法后，只需执行以下操作：-

df['tweet_created_at']=df['tweet_created_at'].apply(lambda x:x.ctime().split(' '))
df['tweet_created_at']=df['tweet_created_at'].apply(lambda x:' '.join([x[1],x[3]]))