如何将日期时间列标题（例如 2007-03-01 00:00:00）转换为日期-月-年格式，即 2007-03-01答案

【问题标题】：How to Convert Datetime column header (e.g. 2007-03-01 00:00:00) into Date-Month-Year format i.e. 2007-03-01如何将日期时间列标题（例如 2007-03-01 00:00:00）转换为日期-月-年格式，即 2007-03-01
【发布时间】：2019-02-16 15:44:20
【问题描述】：

如何将日期时间列标题（例如 2007-03-01 00:00:00）转换为日期-月-年格式，即 2007-03-01？

我试过了

df=pd.DataFrame({'Company Name':['3M India Ltd.','A B B India Ltd.'],'2007-03-01 00:00:00':[1571.30,710.20],'2007-04-01 00:00:00':[710.20,818.13]})
df.columns=pd.to_datetime.date(df.columns)

但显示错误 AttributeError: 'function' object has no attribute 'date'

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

首先通过set_index 创建index，而不是日期时间列，然后使用to_datetime 并在必要时使用dates 添加DatetimeIndex.date：

df = df.set_index('Company Name')
df.columns = pd.to_datetime(df.columns).date
print (df)
                  2007-03-01  2007-04-01
Company Name                            
3M India Ltd.         1571.3      710.20
A B B India Ltd.       710.2      818.13

另一种解决方案，如果不可能，第一个解决方案可以通过columns 创建Series，然后使用errors='coerce' 调用to_datetime 将所有值从列转换为日期时间，因为不返回日期NaT（缺少日期时间的值），所以最后添加 fillna 以将非日期时间替换为原始列名：

s = pd.Series(df.columns)
df.columns = pd.to_datetime(s, errors='coerce').dt.date.fillna(s)
print (df)
       Company Name  2007-03-01  2007-04-01
0     3M India Ltd.      1571.3      710.20
1  A B B India Ltd.       710.2      818.13

详情：

print (pd.to_datetime(s, errors='coerce'))
0          NaT
1   2007-03-01
2   2007-04-01
dtype: datetime64[ns]

【讨论】：