如何根据模式一次转换多列的数据类型

Question

我有一个数据框，其列如下所示

我没有提供虚拟数据，因为问题与数据无关。

我正在尝试将time相关列的数据类型从object更改为datetime类型

这是我尝试过的代码

for c in df1.columns:
   print(type(c))
   if c.contains('time'):
      print(c)
      pd.to_datetime(df[c])

但我收到一条错误消息

'str' 对象没有属性'contains'

但是当我使用 `c.endswith('time') 时，一切正常，如下所示

我尝试使用contains 和contain，但它不起作用。我犯了什么错误吗？像endswith 这样的属性如何工作，而contains 却不行

Answer 1

pd.DataFrame.columns的迭代返回str，它有endswiths但没有contains，这是pandasstr访问器的一个方法：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['a', 'btime', 'timec', 'timedtime', 'e'])
for c in df.columns:
    print(type(c), hasattr(c, 'endswith'), hasattr(c, 'contains'))

输出：

# type    endswith contains
<class 'str'> True False
...

另外，df.filter(like='time').columns:

Index(['btime', 'timec', 'timedtime'], dtype='object')

根据需要返回：

喜欢：字符串 保留“like in label == True”的轴上的标签。