如何修改Pandas DataFrame日期格式并保存到CSV文件？

我通过以下代码读取TSV文件生成DataFrame：

df = pd.read_csv(rawdata_trg, sep='\t', index_col=False, header=0, parse_dates=[0])

TSV文件内容：

Time    A
2020-03-04 15:46:42 10

我希望把日期格式从2020-03-04 15:46:42改为04.03.2020 15:46:42，单独提取单个值时用以下代码能得到正确格式：

a = data_frame.iloc[0]['Time'].strftime('%d.%m.%Y %H:%M:%S')
print(a)

输出：

04.03.2020 15:46:42

但打印整个DataFrame时看不到格式变化，请问如何将修改后的日期格式保存到CSV文件中？

1. 批量转换日期列格式 #

你之前仅转换了单个元素，未修改DataFrame中Time列的整体内容。由于读取时parse_dates=[0]已经把Time列转为了datetime类型，直接对整列使用dt.strftime()方法，即可批量将其转换为指定格式的字符串并覆盖原列：

# 将Time列批量转换为目标格式的字符串
df['Time'] = df['Time'].dt.strftime('%d.%m.%Y %H:%M:%S')

执行后打印DataFrame，就能看到Time列已变为预期格式。

2. 保存到CSV文件 #

使用to_csv()方法保存处理后的DataFrame，按需指定分隔符和索引设置：

# 保存为CSV文件（若需TSV则将sep改为'\t'）
df.to_csv('formatted_data.csv', sep=',', index=False)

• sep=','：CSV文件用逗号分隔，生成TSV则改为sep='\t'
• index=False：不保存DataFrame的索引列，避免输出文件多一列冗余内容

内容的提问来源于stack exchange，提问作者huschhusch