如何在Pandas中将列转换为DateTime后更改格式

Question

我有以下数据，请参阅附件中的输出：

Currency    Date    Closing Price (USD) 24h Open (USD)  24h High (USD)  24h Low 
0   BTC 01/10/2013        123.65          124.30          124.75        122.56
1   BTC 02/10/2013        125.46          123.65          125.76        123.63
2   BTC 03/10/2013        108.58          125.46          125.67         83.33
3   BTC 04/10/2013        118.67          108.58          118.68        107.06
4   BTC 05/10/2013        121.34          118.67          121.94        118.01
... ... ... ... ... ... ...
273 BTC 08/04/2021       56508.94       58030.62        58645.77        55541.91
273 BTC 09/04/2021       57880.91       55996.08        58179.66        55758.49
273 BTC 10/04/2021       58171.91       58094.74        58880.82        57717.86
273 BTC 11/04/2021       59295.95       58149.65        61065.22        57924.08
273 BTC 12/04/2021       59822.90       59765.10        60588.47        59229.86

由于我需要提取月份并使用"Date“列数据创建一些groupby，所以我将其转换为datetime，请参阅附加的代码：

#datatime format
btc_df['Date'] = pd.to_datetime(btc_df['Date'])

这样做之后，熊猫就会把日期栏读成yyyy。这是一个问题，因为正如您可以想象的那样，数据没有得到正确的处理。请再次参见输出：

Currency    Date    Closing Price (USD) 24h Open (USD)  24h High (USD)  24h Low 
0   BTC 2013/01/10        123.65          124.30          124.75        122.56
1   BTC 2013/02/10        125.46          123.65          125.76        123.63
2   BTC 2013/03/10        108.58          125.46          125.67         83.33
3   BTC 2013/04/10        118.67          108.58          118.68        107.06
4   BTC 2013/05/10        121.34          118.67          121.94        118.01
... ... ... ... ... ... ...
273 BTC 2021/08/04       56508.94       58030.62        58645.77        55541.91
273 BTC 2021/09/04       57880.91       55996.08        58179.66        55758.49
273 BTC 2021/10/04       58171.91       58094.74        58880.82        57717.86
273 BTC 2021/11/04       59295.95       58149.65        61065.22        57924.08
273 BTC 2021/12/04       59822.90       59765.10        60588.47        59229.86

为了改变这个问题，我尝试了以下代码：

btc_df['Date'] = btc_df['Date'].dt.strftime('%Y/%m/%d')

但是，当我运行这段代码时，我会得到以下错误：

AttributeError:只能对datetimelike值使用.dt访问器

谁能解释一下为什么我要得到这个日期格式，以及如何修复它？我希望把我所有的数据正确地分配给每一天和每个月，而不是像现在这样。

谢谢!

Answer 1

函数pd.to_datetime可以接收参数format以指定所需的日期格式：

btc_df['Date'] = pd.to_datetime(btc_df['Date'], format="%d/%m/%Y")

您可以检查https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.to_datetime.html中的所有参数