整数转换为datetime类型及生成指定格式日期的问题咨询

解决方案 #

你可以直接用以下两种方案实现需求：

方案1：先转datetime类型（适合后续需要做日期计算的场景） #

如果你的DataFrame包含year、month、day三列数值类型数据，直接调用pd.to_datetime拼接三列，再格式化输出为你需要的日期格式：

import pandas as pd

# 先转换为pandas标准datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])

# 格式化输出为 月/日/年 格式，保留前导零如08/24/2019
df['formatted_date'] = df['date'].dt.strftime('%m/%d/%Y')

# 不需要前导零如8/24/2019，Linux/macOS用以下代码
df['formatted_date'] = df['date'].dt.strftime('%_m/%_d/%Y').str.replace(' ', '')
# Windows环境下用以下代码
df['formatted_date'] = df['date'].dt.strftime('%#m/%#d/%Y')

方案2：直接字符串拼接（适合仅需要显示、无后续日期计算的场景） #

不需要转换datetime类型，直接将三列转为字符串拼接即可得到目标格式：

df['formatted_date'] = df['month'].astype(str) + '/' + df['day'].astype(str) + '/' + df['year'].astype(str)

常见错误排查 #

你之前转换结果不符合预期，大概率是以下原因：

• 拼接年月日时顺序错误，把年放在了最前或者最后
• 格式化时strftime的参数写错，%m对应月份、%d对应日期、%Y对应四位年份，顺序和分隔符要和你需要的格式匹配
• 如果你的年份是两位数据（如19而非2019），需要将%Y替换为%y，或者手动补20前缀

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Linear17