如何将Pandas Series中的datetime日期格式改为YYYYMMDD？

需求 #

将Pandas Series中的日期输出从YYYY-MM-DD格式改为YYYYMMDD格式，示例如下：

原输出 #

listOfDates = df2['TradeDate'].drop_duplicates().reset_index(drop=True)
print(listOfDates)

0   2022-02-02
1   2022-02-08
2   2022-05-01
3   2022-05-06
4   2022-06-05
5   2022-06-17
6   2022-07-30
7   2022-08-03
8   2022-10-10
9   2022-11-18
Name: TradeDate, dtype: datetime64[ns]

期望输出 #

listOfDates = df2['TradeDate'].drop_duplicates().reset_index(drop=True)
print(listOfDates)

0   20220202
1   20220208
2   20220501
3   20220506
4   20220605
5   20220617
6   20220730
7   20220803
8   20221010
9   20221118
Name: TradeDate, dtype: datetime64[ns]

尝试过的错误代码 #

直接调用strftime报错，提示Pandas Series无该属性：

listOfDates = df2['TradeDate'].drop_duplicates().reset_index(drop=True).strftime("%Y%m%d")

解决方法 #

方法1：仅修改显示格式（保留datetime类型） #

如果只需打印时显示为无横杠格式，且保留日期类型用于后续运算，可设置Pandas全局日期显示格式：

import pandas as pd

# 设置全局日期显示格式
pd.options.display.date_format = '%Y%m%d'

listOfDates = df2['TradeDate'].drop_duplicates().reset_index(drop=True)
print(listOfDates)

执行后输出会变为期望的YYYYMMDD格式，且Series的dtype仍为datetime64[ns]。

方法2：转换为字符串类型（改变数据类型） #

若需要将日期转为字符串存储，使用dt访问器调用strftime（针对datetime类型Series的专属访问器）：

listOfDates = df2['TradeDate'].drop_duplicates().reset_index(drop=True).dt.strftime("%Y%m%d")
print(listOfDates)

此时Series的dtype会变为object（字符串类型）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者K.Best