Pandas：保存groupby结果至CSV时列索引与日期时间格式丢失问题

看起来你碰到了Pandas的一个常见小坑：to_csv()里的date_format参数只对行索引中的日期生效，而你通过unstack()得到的列是DatetimeIndex，这个参数不会处理列索引的日期格式。直接保存的话，DatetimeIndex会被转换成默认的字符串格式，导致你想要的自定义日期时间格式丢失。

解决方案 #

最简单的处理方式是先把列的DatetimeIndex转换成你需要的字符串格式，再执行保存操作：

# 先将列索引（Datetime类型）转换为指定格式的字符串
tdGroupedWeek.columns = tdGroupedWeek.columns.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 再保存到CSV文件
tdGroupedWeek.to_csv('week.csv', sep='\t')

额外说明 #

• 如果你希望保留行索引（也就是Taxi ID列），这是to_csv()的默认行为，不需要额外设置；如果不需要行索引，可以加上index=False参数。
• 这个方法的前提是你的Trip End Timestamp已经是datetime类型（从你使用pd.Grouper(freq='W')来看应该是满足的），如果还不是，需要先将该列转换为datetime：taxiData['Trip End Timestamp'] = pd.to_datetime(taxiData['Trip End Timestamp'])。

这样处理后，CSV文件里的列名就会严格按照你指定的%Y-%m-%d %H:%M:%S格式显示，不会丢失日期时间的格式信息啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HighVoltage