Pandas to_datetime 格式什么都不做 - python

Question

编辑：对不起，修复了代码并添加了更多示例。

尝试从 xlsx 文件格式化日期，但没有任何反应。这是我的代码：

原始数据：

import pandas as pd
import numpy as np
import datetime as dt

df = pd.read_excel("Open_PO.xlsx")

df['Need By Date - Atual'].values

原始数据输出：

array(['2020-05-22T00:00:00.000000000', '2020-06-03T00:00:00.000000000',
       '2020-06-03T00:00:00.000000000', ...,
       '2022-10-28T00:00:00.000000000', '2022-10-28T00:00:00.000000000',
       '2022-12-22T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')

格式化尝试：

df['Need By Date - Atual'] = pd.to_datetime(df["Need By Date - Atual"],format = '%d-%b-%y').dt.date

df['Need By Date - Atual'].values

输出：

array([datetime.date(2020, 5, 22), datetime.date(2020, 6, 3),
       datetime.date(2020, 6, 3), ..., datetime.date(2022, 10, 28),
       datetime.date(2022, 10, 28), datetime.date(2022, 12, 22)],
      dtype=object)

如您所见，格式参数不起作用。

已经尝试添加 dayfirst=True、astype 函数以及人们在其他问题中发布的几乎所有内容。

不能使用 str 格式的日期，因为它会弄乱我稍后在代码中使用的 sort_values 函数。

我能做什么？？

Answer 1

Pandas 系列不是 numpy 数组

这一行已经完全符合您的要求：

df['Need By Date - Atual'] = pd.to_datetime(df["Need By Date - Atual"],format = '%d-%b-%y').dt.date
# -> type pandas.Series

但是这一行显示了你的 pandas 系列中的一个 numpy 数组：

df['Need By Date - Atual'].values 
# -> type numpy.ndarray

由于系列和格式化的日期时间是 pandas 特有的，因此这些值将被转换为常规的日期时间，由 numpy 知道。

如何将结果作为字符串

这可能是您想要实现的目标：

pd.to_datetime(dd[0]).dt.strftime("%d/%m/%Y").values

这一次（没有双关语），视觉格式将应用为字符串，而不是日期时间。

如何为excel设置日期时间

您可能希望使用来自 pandas.ExcelWriter 的参数 date_format：

with ExcelWriter('path_to_file.xlsx', date_format='DD-MM-YY') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='some_date_sheet')

来源：pandas' ExcelWriter documentation