如何在Polars DataFrame中修改日期列格式且不改变数据类型

前提：确保Date列是datetime类型 #

如果你的Date列还不是datetime类型，先执行以下代码转换：

import pandas as pd
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

方法一：全局设置所有datetime列的显示格式 #

这个设置会作用于当前pandas环境中的所有datetime类型列，让它们统一以%d-%b-%y格式（例如05-Jan-24）显示，且列的数据类型依然保持datetime：

pd.set_option('display.datetime_format', '%d-%b-%y')

方法二：仅格式化当前DataFrame的Date列显示 #

如果不想影响全局设置，只需要当前DataFrame的Date列按指定格式显示，可以使用style.format方法。该方法仅改变显示效果，不会修改列的实际数据类型：

# 生成格式化后的DataFrame样式对象
styled_df = df.style.format({'Date': lambda x: x.strftime('%d-%b-%y')})
# 查看格式化后的结果
display(styled_df)

关键说明 #

datetime类型的列本质上存储的是时间戳信息，本身并不包含显示格式。上述两种方法都是调整显示层面的格式，完全不会将Date列转换为字符串类型，满足你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Prajna