如何在Pandas中修改日期列格式？需转为日、月、年格式

首先得确认你的日期列数据类型，先在代码里加一行查看：

print(df['你的日期列名称'].dtype)

根据类型分两种处理方式：

1. 日期列已被识别为datetime类型 #

直接用dt.strftime()方法格式化，指定%d/%m/%Y（日/月/年）格式，分隔符可以换成-或者其他你需要的：

# 新增一列存储格式化后的日期，也可以直接覆盖原列
df['格式化日期'] = df['你的日期列名称'].dt.strftime('%d/%m/%Y')

2. 日期列是字符串类型 #

先把字符串转成datetime类型，再格式化。如果原始字符串有固定格式，最好指定format参数提升效率：

# 假设原始日期字符串是YYYY-MM-DD格式，根据实际情况调整format
df['你的日期列名称'] = pd.to_datetime(df['你的日期列名称'], format='%Y-%m-%d')
# 再格式化
df['格式化日期'] = df['你的日期列名称'].dt.strftime('%d/%m/%Y')

完整示例代码（假设日期列名为"发布日期"） #

import pandas as pd

df = pd.read_excel(r"C:\__Imagens e Planilhas Python\Instagram\Postagem.xlsx")

# 检查日期列类型
print(df['发布日期'].dtype)

# 处理逻辑
if pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df['发布日期']):
    df['日-月-年'] = df['发布日期'].dt.strftime('%d-%m-%Y')
else:
    # 若原始格式不同，修改这里的format参数
    df['发布日期'] = pd.to_datetime(df['发布日期'], format='%Y-%m-%d')
    df['日-月-年'] = df['发布日期'].dt.strftime('%d-%m-%Y')

print(df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Felipe