我不知道为什么，但我的 DataFrame 以不同的格式显示日期(索引)。不确定如何修复它。
我的代码:
csv_m = pd.read_csv('coins_mktcap.csv')
data_m = pd.DataFrame(csv_m)
data_m['date'] = pd.to_datetime(data_m['date'])
data_m.set_index('date', inplace = True)
df_m = data_m.dropna(axis =1, how='all')
csv_m 输出
date
12/01/17
13/01/17
14/01/17
...
df_m 输出
date
2017-12-01
2017-01-13
2013-01-14
..
2017-01-02
2017-02-02
我希望得到一个干净的 df_m 输出
date
2017-01-12
2017-01-13
2013-01-14
最佳答案
在read_csv 中为DatetimeIndex 添加参数parse_dates 和index_col , 也因为开始日期的格式添加了 dayfirst=True, 也检查 docs :
df_m = pd.read_csv('coins_mktcap.csv', parse_dates=['date'], index_col=['date'], dayfirst=True)
df_m = df_m.dropna(axis=1, how='all')
在您的解决方案中可以添加相同的参数:
data_m['date'] = pd.to_datetime(data_m['date'], dayfirst=True)
或指定格式:
data_m['date'] = pd.to_datetime(data_m['date'], format='%d/%m%y')
关于python - 如何将我的 Dataframe 日期格式化为一种格式，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54285487/