python - 按列索引将新系列分配给现有列

我需要用格式化的字符串替换日期列。我可以这样：

df = pd.DataFrame(pd.date_range('2016-01-01', '2016-01-02'), columns=['date'])
df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

但是，我想使用列索引而不是列名（数据帧传递给我，并且我不能保证列名是唯一的）。我可以这样：

df.iloc[:, 0] = df.iloc[:, 0].dt.strftime('%Y-%m-%d')

这可以正常工作，但对于长度为1的数据帧将失败：

df = pd.DataFrame([pd.to_datetime('2016-01-01')], columns=['date'])
df.iloc[:, 0] = df.iloc[:, 0].dt.strftime('%Y-%m-%d')

  _try_coerce_args中的pandas / core / internals.py（自身，值和其他）
  
  -> 2265其他= other.astype（'i8'，copy = False）.view（'i8'）
  
  ValueError：以10为基数的int（）的无效文字：'2016-01-01'


请注意，按列名称进行的分配仍然有效：

df['date'] = df.iloc[:, 0].dt.strftime('%Y-%m-%d')

我想了解为什么对于长度为1的数据帧，按列索引分配失败，以及如何使它工作。我在python 3.5中使用pandas 0.19.1。

最佳答案

有点hack，但是可以用[]按位置选择列：

df = pd.DataFrame([pd.to_datetime('2016-01-01')], columns=['date'])

print (df.columns[0])
date

df[df.columns[0]] = df.iloc[:, 0].dt.strftime('%Y-%m-%d')
print (df)
         date
0  2016-01-01

关于python - 按列索引将新系列分配给现有列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42269935/