pandas调用.to_markdown()时datetime类型显示科学计数法如何解决

方法1：临时转换为字符串类型输出（无需升级依赖） #

直接将datetime类型的列/序列转换为字符串格式后再调用to_markdown()，适合一次性输出场景：

# 你的示例代码场景，df为datetime类型的Series
print(df.astype(str).to_markdown())

如果是多列DataFrame，可批量处理所有日期列，还能自定义输出格式：

df_temp = df.copy()
# 筛选所有datetime类型列统一转成格式化字符串
for col in df_temp.select_dtypes(include=['datetime64']).columns:
    # 如需带时分秒可把格式改为'%Y-%m-%d %H:%M:%S'
    df_temp[col] = df_temp[col].dt.strftime('%Y-%m-%d')
print(df_temp.to_markdown())

输出效果如下：

方法2：升级依赖版本彻底解决 #

该问题是低版本tabulate的兼容问题，0.8.10及以上版本的tabulate已经原生支持datetime64类型的友好输出，直接升级依赖即可：

pip install --upgrade tabulate>=0.8.10

升级后无需修改原有业务代码，直接调用to_markdown()就能输出正常的人类可读日期格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jwalton