python - 重命名 Pandas 中的某些列

我有一个csv文件，可作为报告获取，它的标题看起来像这样：

ln;7,26;7,27;7,28;7,29;7,3;7,31;8,01;8,02;8,03;8,04;8,05;8,06;8,07;8,08;8,09;name

这些数字应该是日期（所以7,29是7月29日，7,3是7月30日）。如果使用熊猫，如何将它们转换为实际的日期格式？由于它来自报告，因此我需要一种每天自动格式化的方法。

提前致谢！

最佳答案

让我们尝试pd.to_datetime：

pd.to_datetime(df.columns[1:-1] + ',2018', format='%m,%d,%Y')

DatetimeIndex(['2018-07-26', '2018-07-27', '2018-07-28', '2018-07-29',
               '2018-07-03', '2018-07-31', '2018-08-01', '2018-08-02',
               '2018-08-03', '2018-08-04', '2018-08-05', '2018-08-06',
               '2018-08-07', '2018-08-08', '2018-08-09'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

只需将结果分配回去：

c = df.columns.tolist()
c[1:-1] = pd.to_datetime(df.columns[1:-1] + ',2018', format='%m,%d,%Y')
df.columns = c

不幸的是，由于pd.Index不支持可变操作，因此需要临时列表。

关于python - 重命名 Pandas 中的某些列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/52121938/