将日期格式为“ mm / dd / yyyy”的Pandas数据框中的所有行值更改为“ yyyy-mm-dd”
[英]Change all row values in Pandas dataframe in date format “mm/dd/yyyy” to “yyyy-mm-dd”
问题描述
Like the title states, I have two csv files I have read into a Pandas dataframe and I want to join the two tables on their "Dates" column values. 
像标题状态一样，我有两个csv文件，我已将其读入Pandas数据框中，并且希望将两个表连接到其“日期”列值上。 I'm having an issue converting the special character "/" to "-" and switching the ordering to year-month-day. 我在将特殊字符“ /”转换为“-”并将顺序切换为年-月-日时遇到问题。 Any easy quick way that will convert all the row values from the "mm/dd/yyyy" format to the correct "yyyy-mm-dd" format for the join? 任何简单快速的方法都可以将所有行值从“ mm / dd / yyyy”格式转换为联接的正确“ yyyy-mm-dd”格式？
1 个解决方案
解决方案1
1 2017-10-04 21:20:42
When you read your csv adding parse_dates 当您阅读csv时添加parse_dates
pd.read_csv('q.csv',parse_dates=True)
Or 要么
pd.read_csv('q.csv',parse_dates=['Dates'])# your date format column here
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