如何将带标识的pandas TimeStamp转换为原始日期加标识字符串格式

问题原因 #

你使用的strftime格式参数%X会输出完整的时分秒（HH:MM:SS），不符合你只保留小时位的需求。

解决方法 #

单个Timestamp转换 #

将格式串修改为%Y-%m-%d-%H即可，%H会提取两位数字的小时值：

import pandas as pd
# 模拟已转换完成的Timestamp对象
exp_id = pd.to_datetime('2021-11-23-22') 
result = exp_id.strftime('%Y-%m-%d-%H')
print(result)
# 输出结果：2021-11-23-22

DataFrame整列批量转换 #

如果需要处理DataFrame中的整列时间数据，调用dt.strftime方法批量处理即可：

# 假设存储该类标识的列名为exp_id
df['exp_id'] = df['exp_id'].dt.strftime('%Y-%m-%d-%H')

前置规避方案 #

你也可以在读取JSON阶段就指定对应列的类型为字符串，避免pandas自动识别为时间类型，省去后续转换步骤：

df = pd.read_json('你的文件路径.json', dtype={'exp_id': str})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Adam_G