重命名pandas中的SOME列

Posted 2021-04-15

我有一个csv文件，我得到一个报告，它的标题如下所示：

ln;7,26;7,27;7,28;7,29;7,3;7,31;8,01;8,02;8,03;8,04;8,05;8,06;8,07;8,08;8,09;name

这些数字应该是日期（所以7,29是7月29日，7,3是7月30日）。如果我使用熊猫，如何将这些格式转换为实际日期格式？由于它来自报告，我需要一种方法来自动每天格式化它们。

提前致谢！

答案

我们来试试pd.to_datetime：

pd.to_datetime(df.columns[1:-1] + ',2018', format='%m,%d,%Y')

DatetimeIndex(['2018-07-26', '2018-07-27', '2018-07-28', '2018-07-29',
               '2018-07-03', '2018-07-31', '2018-08-01', '2018-08-02',
               '2018-08-03', '2018-08-04', '2018-08-05', '2018-08-06',
               '2018-08-07', '2018-08-08', '2018-08-09'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

只需返回结果：

c = df.columns.tolist()
c[1:-1] = pd.to_datetime(df.columns[1:-1] + ',2018', format='%m,%d,%Y')
df.columns = c

不幸的是，临时列表是必需的，因为pd.Index不支持可变操作。