如何在 python 3 pandas 中用 na 格式化日期时间答案

【问题标题】：How can I format datetime with na in python 3 pandas如何在 python 3 pandas 中用 na 格式化日期时间
【发布时间】：2018-04-06 09:05:41
【问题描述】：

我在熊猫日期表中有 NA：

0    2017-04-04 00:00:00
1    2018-09-20 00:00:00
2    na
3    2018-09-01 00:00:00
4    na
5    2018-01-01 00:00:00

我需要把表格改成不带时间的字符串类型，日期格式用点分隔，na替换为空字符串''

0    04.04.2017
1    20.09.2018
2    
3    01.09.2018
4    
5    01.01.2018

如果我使用 strftime('%d.%m.%Y') 我收到错误。如果我使用 dt.date 它会给我错误的格式：2017-04-04

【问题讨论】：

标签： python string pandas date formatting

【解决方案1】：

使用strftime，但替换NaTs 使用replace：

#if necessary
#df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])
df = df['col'].dt.strftime('%d.%m.%Y').replace('NaT','')
print (df)
0    04.04.2017
1    20.09.2018
2              
3    01.09.2018
4              
5    01.01.2018
Name: col, dtype: object

【讨论】：

【解决方案2】：

你在正确的轨道上！请注意，调用 fillna 会将列转换为非日期时间类型。但转换后可以拨打str.replace。

df['date'].dt.date.fillna('')\
     .astype(str).str.split('-').str[::-1].str.join('.')

0    04.04.2017
1    20.09.2018
2              
3    01.09.2018
4              
5    01.01.2018
Name: date, dtype: object

【讨论】：