如何将int64类型YYYYMMDD格式的dataframe列转换为YYYY/MM/DD datetime格式

你可以直接使用pandas内置的to_datetime方法完成转换，注意：datetime类型本身没有固定的字符串显示格式，格式仅在你需要输出为字符串时指定，转换为datetime类型后可直接用于时间计算、筛选等操作。

基础转换（转datetime类型） #

假设你的DataFrame名称为df，存储int类型日期的列名为date_int：

# 指定format参数匹配你现有的YYYYmmdd格式，比自动识别效率高很多，尤其数据量大时优势明显
df['date'] = pd.to_datetime(df['date_int'], format='%Y%m%d')

如果你的数据中存在不符合格式的异常值，可以增加errors参数避免报错：

# 不符合格式的值会被转为NaT（时间类型的空值）
df['date'] = pd.to_datetime(df['date_int'], format='%Y%m%d', errors='coerce')

输出为2018/05/31格式的字符串 #

如果需要将日期以年/月/日的格式存储为字符串，可在转成datetime类型后调用strftime方法：

df['date_str'] = df['date'].dt.strftime('%Y/%m/%d')

完整示例 #

import pandas as pd

# 构造示例数据
df = pd.DataFrame({
    'date_int': [20180531, 20190615, 20221201, 99999999] # 最后一个为异常值示例
})

# 转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date_int'], format='%Y%m%d', errors='coerce')

# 生成指定格式的字符串列
df['date_formatted'] = df['date'].dt.strftime('%Y/%m/%d')

print(df)

运行后输出结果如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者N-Sam