Comment changer le format datetime dans les pandas

Mon dataframe a une DOBcolonne (exemple de format 1/1/2016) qui par défaut est convertie en pandas dtype 'object':DOB object

La conversion de ce format de date avec df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB']), la date est convertie en: 2016-01-26et son dtypeest: DOB datetime64[ns].

Maintenant, je veux convertir ce format de date vers 01/26/2016ou dans tout autre format de date général. Comment fait-on ça?

Quelle que soit la méthode que j'essaie, elle affiche toujours la date au 2016-01-26format.

Vous pouvez utiliser dt.strftimesi vous avez besoin de convertir datetimevers d'autres formats (mais notez que la dtypecolonne sera object( string)):

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016', 1: '26/1/2016'}})
print (df)
         DOB
0  26/1/2016 
1  26/1/2016

df['DOB'] = pd.to_datetime(df.DOB)
print (df)
         DOB
0 2016-01-26
1 2016-01-26

df['DOB1'] = df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
print (df)
         DOB        DOB1
0 2016-01-26  01/26/2016
1 2016-01-26  01/26/2016

Changer le format mais pas changer le type:

df['date'] = pd.to_datetime(df["date"].dt.strftime('%Y-%m'))

Le code ci-dessous a fonctionné pour moi au lieu du précédent - essayez-le!

df['DOB']=pd.to_datetime(df['DOB'].astype(str), format='%m/%d/%Y')

Par rapport à la première réponse, je recommanderai d'utiliser d'abord dt.strftime (), puis pd.to_datetime (). De cette manière, il en résultera toujours le type de données datetime.

Par exemple,

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016 ', 1: '26/1/2016 '})
print(df.dtypes)

df['DOB1'] = df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
print(df.dtypes)

df['DOB1'] = pd.to_datetime(df['DOB1'])
print(df.dtypes)

Il y a une différence entre

• le contenu d'une cellule de dataframe (une valeur binaire) et
• sa présentation (l'afficher) pour nous, humains.

La question est donc: comment parvenir à la présentation appropriée de mes données sans changer les données / types de données eux-mêmes?

Voici la réponse:

• Si vous utilisez le notebook Jupyter pour afficher votre dataframe, ou
• si vous voulez atteindre une présentation sous la forme d'un fichier HTML (même avec de nombreux superflus préparés idet des classattributs pour un style CSS ultérieur - vous pouvez ou vous ne pouvez pas les utiliser),

utilisez le style .Le style ne change pas les données / types de données des colonnes de votre dataframe.

Maintenant, je vous montre comment y accéder dans le notebook Jupyter - pour une présentation sous forme de fichier HTML, voir la note à la fin de la question.

Je suppose que votre colonne a DOB déjà le typedatetime64 (vous avez montré que vous savez comment y accéder). J'ai préparé un dataframe simple (avec une seule colonne) pour vous montrer un style de base:

• Pas de style:

     df

          DOB
0  2019-07-03
1  2019-08-03
2  2019-09-03
3  2019-10-03

• Le styliser comme mm/dd/yyyy:

     df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%m/%d/%Y")})

          DOB
0  07/03/2019
1  08/03/2019
2  09/03/2019
3  10/03/2019

• Le styliser comme dd-mm-yyyy:

     df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%d-%m-%Y")}) 

          DOB
0  03-07-2019
1  03-08-2019
2  03-09-2019
3  03-10-2019

Faites attention!
L'objet renvoyé n'est PAS un dataframe - c'est un objet de la classe Styler, alors ne le réattribuez pas à df:

Ne faites pas ça:

df = df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%m/%d/%Y")})    # Don´t do this!

(Chaque dataframe a son objet Styler accessible par sa .stylepropriété, et nous avons changé cet df.styleobjet, pas le dataframe lui-même.)

Questions et réponses:

• Q: Pourquoi votre objet Styler (ou une expression le renvoyant) utilisé comme dernière commande dans une cellule de bloc-notes Jupyter affiche votre tableau (stylisé) et non l'objet Styler lui-même?

• R: Parce que chaque objet Styler a une méthode de rappel ._repr_html_()qui renvoie un code HTML pour le rendu de votre dataframe (sous la forme d'un joli tableau HTML).

  Jupyter Notebook IDE appelle cette méthode automatiquement pour rendre les objets qui en ont.

Remarque:

Vous n'avez pas besoin du notebook Jupyter pour le style (c'est-à-dire pour une sortie agréable d'une trame de données sans changer ses données / types de données ).

Un objet Styler a également une méthode render(), si vous souhaitez obtenir une chaîne avec le code HTML (par exemple pour publier votre dataframe formaté sur le Web, ou simplement présenter votre tableau au format HTML):

df_styler = df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%m/%d/%Y")})
HTML_string = df_styler.render()

Le code ci-dessous passe au type 'datetime' et se met également en forme dans la chaîne de format donnée. Fonctionne bien!

df['DOB']=pd.to_datetime(df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y'))

Vous pouvez essayer ceci, cela convertira le format de date en JJ-MM-AAAA:

df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB'], dayfirst = True)