将 Python Pandas 中的列名从日期时间对象更改为字符串？答案

【问题标题】：Change column names in Python Pandas from datetime objects to strings?将 Python Pandas 中的列名从日期时间对象更改为字符串？
【发布时间】：2015-04-24 06:42:29
【问题描述】：

关注this recipe。我“旋转”了一个如下所示的数据框：

                      Close
2015-02-20 14:00:00  1200.1
2015-02-20 14:10:00  1199.8
2015-02-21 14:00:00  1199.3
2015-02-21 14:10:00  1199.0
2015-02-22 14:00:00  1198.4
2015-02-22 14:10:00  1199.7

把它变成了这样：

             14:00  14:10
 2015-02-20 1200.1 1199.8
 2015-02-21 1199.3 1199.0
 2015-02-22 1198.4 1199.7

但是，现在我想在列之间进行简单的计算，例如：

df['Chg'] = df['14:10:00'] - df['14:00:00']

我得到一个 KeyError，因为在 'pivoting' 之后列名是 datetime.time 数据。

In [1]: df_pivot.columns.tolist()
Out [2]:   
[datetime.time(14, 0),
 datetime.time(14, 10)]

如何修改我的透视数据框，以便在列之间进行简单的计算。我猜这意味着将列名的格式从 datetime.time 更改为 str。

【问题讨论】：

标签： python pandas time-series dataframe pivot-table

【解决方案1】：

您可以像这样将列名转换为字符串：

df.columns =df.columns.map(lambda t: t.strftime('%H:%M'))

或使用rename:

df.rename(columns =lambda t: t.strftime('%H:%M'), inplace=True)

然后索引它们：

df['14:00']

2015-02-20    2399.9
2015-02-21       NaN
2015-02-22       NaN
Name: 14:00, dtype: float64

【讨论】：

使用较新版本的 pandas，这也是可能的：.rename(lambda t: t.strftime('%Y'),axis='columns')