如何在Python和Pandas中处理10-January-2023格式的日期转换

要把10 January 2023这类日期字符串转换成10-01-2023格式，你需要先解析日期为datetime对象，再指定格式输出——直接用pd.to_datetime()（你可能误写成pd.datetime()）只会得到datetime类型对象，不会自动变成目标字符串格式。

单日期转换示例 #

import pandas as pd

# 原始日期字符串
raw_date = "10 January 2023"
# 解析为datetime对象
parsed_date = pd.to_datetime(raw_date)
# 格式化为dd-mm-yyyy格式的字符串
target_date = parsed_date.strftime("%d-%m-%Y")
print(target_date)  # 输出：10-01-2023

批量处理Series示例 #

如果是处理pandas Series中的批量日期：

import pandas as pd

date_series = pd.Series(["10 January 2023", "20 March 2023", "5 April 2023"])
# 解析并批量格式化
formatted_series = pd.to_datetime(date_series).dt.strftime("%d-%m-%Y")
print(formatted_series)
# 输出：
# 0    10-01-2023
# 1    20-03-2023
# 2    05-04-2023
# dtype: object

关键说明 #

• pd.to_datetime()负责将字符串解析为datetime64类型，这一步是为了让程序识别日期的逻辑结构；
• strftime("%d-%m-%Y")是将datetime对象转换成指定格式的字符串：%d代表两位日，%m代表两位月，%Y代表四位年。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yogesh Kamboj