如何将Pandas DataFrame倒数第三列列名转为m/d/y日期格式？

现有Pandas DataFrame结构如下：

需求说明：

• 最后两列1Y Min、1Y Max列名固定
• 前几列日期列名格式为%b %Y（如Apr 2022），会随最新月份动态变化
• 需要将倒数第三列（对应最新月份的列）的列名修改为m/d/y格式（如6/30/2022，即当月最后一天）

预期结果：

现有代码上下文：

df.columns = pd.Series(df.columns[:-2]).apply(lambda x: x.strftime('%b %Y')).to_list() + ["1Y Min", "1Y Max"]

曾尝试的无效代码：

df[df[-3]] = pd.to_datetime[df[df[-3]].apply(lambda x: x.strftime('%b %Y')

直接操作列名列表，定位倒数第三列并修改格式即可，代码如下：

# 获取当前列名的列表
cols = df.columns.tolist()

# 提取倒数第三列的列名，解析为日期对象
target_col_name = cols[-3]
date = pd.to_datetime(target_col_name)

# 获取该月最后一天，格式化为m/d/y格式（无前置零）
last_day = date + pd.offsets.MonthEnd(0)
new_col_name = f"{last_day.month}/{last_day.day}/{last_day.year}"

# 更新列名列表并重新赋值给DataFrame
cols[-3] = new_col_name
df.columns = cols

代码说明： #

1. cols = df.columns.tolist()：将列名转为列表，方便修改单个元素
2. pd.to_datetime(target_col_name)：把Jun 2022这类字符串转成可操作的datetime对象
3. date + pd.offsets.MonthEnd(0)：自动计算该月份的最后一天（比如Jun 2022对应6/30/2022）
4. 用字符串拼接生成m/d/y格式的列名，避免跨系统的前置零格式问题（如果需要保留前置零，改用last_day.strftime("%m/%d/%Y")即可）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saanchi