使用pandas.to_csv到YYYY-MM-DD時如何指定日期格式？

Question

這篇文章的OP強調了在pandas中使用date_format參數缺乏文檔。 我想在使用to_csv命令時將數據格式化為YYYY-MM-DD，而不是MM / DD / YYYY。

我試過： frame.to_csv(output_dir, index=False, encoding='utf-8', date_format='%Y-%m-%d')並且它不起作用，其中frame是DataFrame

我正在嘗試轉換的文件可以在這里找到

Answer 1

to_csv已經支持這作為param date_format ：

t="""date,val
12/05/1984,sadas
1/11/1980,sadas
2/4/1945,sadas
22/10/1921,sadas"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), parse_dates=[0])
df.to_csv(r'c:\data\date.csv', date_format='%Y-%m-%d')

產量：

,date,val
0,1984-12-05,sadas
1,1980-01-11,sadas
2,1945-02-04,sadas
3,1921-10-22,sadas

格式字符串的格式取自strftime

Answer 2

您可以使用標准日期時間字符串格式化行為，此處可能是：df.to_csv（'df.csv，date_format =“％Y-％m-％d”） https://docs.python.org/2/library /datetime.html#strftime-strptime-behavior

編輯：不要使用strftime迭代數據幀，這是非常不優化的，並且已經有一個內置函數來執行你想要的操作

Answer 3

您將顯示迭代csv'行並獲取每個日期 ，並使用日期時間的 strptime方法對其進行格式化。