パンダの日時形式を変更する方法

私のデータフレームにはDOB列（例のフォーマット1/1/2016）があり、デフォルトでpandas dtype 'object'に変換されます。DOB object

日付形式にこれを変換するdf['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB'])、日付に変換されます：2016-01-26とそのはdtype次のとおりですDOB datetime64[ns]。

次に、この日付形式を01/26/2016他の一般的な日付形式に、または他の一般的な日付形式に変換したいと思います。どうすればいいのですか？

どの方法を試しても、日付は常に2016-01-26形式で表示されます。

他の形式dt.strftimeに変換datetimeする必要がある場合に使用できます（ただし、その場合dtype、列はobject（string）になります）。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016', 1: '26/1/2016'}})
print (df)
         DOB
0  26/1/2016 
1  26/1/2016

df['DOB'] = pd.to_datetime(df.DOB)
print (df)
         DOB
0 2016-01-26
1 2016-01-26

df['DOB1'] = df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
print (df)
         DOB        DOB1
0 2016-01-26  01/26/2016
1 2016-01-26  01/26/2016

フォーマットを変更するがタイプは変更しない：

df['date'] = pd.to_datetime(df["date"].dt.strftime('%Y-%m'))

以下のコードは前のものの代わりに私のために働きました-それを試してください！

df['DOB']=pd.to_datetime(df['DOB'].astype(str), format='%m/%d/%Y')

最初の回答と比較して、最初にdt.strftime（）を使用し、次にpd.to_datetime（）を使用することをお勧めします。このようにして、データ型はdatetimeになります。

例えば、

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016 ', 1: '26/1/2016 '})
print(df.dtypes)

df['DOB1'] = df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
print(df.dtypes)

df['DOB1'] = pd.to_datetime(df['DOB1'])
print(df.dtypes)

違いがあります

• コンテンツデータフレームセルの（バイナリ値）と
• そのプレゼンテーションは、私たちのために人間を（それを表示します）。

だから問題は：データ/データ型自体を変更せずに、私のデータの適切なプレゼンテーションに到達する方法は？

ここに答えがあります：

• データフレームの表示にJupyterノートブックを使用する場合、または
• HTMLファイルの形式でプレゼンテーションに到達したい場合（さらに CSSスタイルidを設定classするために多くの準備された余分な属性があったとしても、それらを使用してもしなくてもかまいません）。

スタイリングを使用します。スタイリングは、データフレームの列のデータ/データ型を変更しません。

次に、Jupyterノートブックでその方法を説明します。HTMLファイル形式のプレゼンテーションについては、質問の終わり近くにあるメモを参照してください。

私はあなたの列がDOB すでにタイプを持っているdatetime64と仮定します（あなたはあなたがそれに到達する方法を知っていることを示しました）基本的なスタイルを示すために、単純なデータフレーム（1列のみ）を用意しました。

• スタイルなし：

     df

          DOB
0  2019-07-03
1  2019-08-03
2  2019-09-03
3  2019-10-03

• スタイリングmm/dd/yyyy：

     df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%m/%d/%Y")})

          DOB
0  07/03/2019
1  08/03/2019
2  09/03/2019
3  10/03/2019

• スタイリングdd-mm-yyyy：

     df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%d-%m-%Y")}) 

          DOB
0  03-07-2019
1  03-08-2019
2  03-09-2019
3  03-10-2019

注意してください！
返されるオブジェクトはデータフレームではありません—これはクラスのオブジェクトであるStylerため、割り当て直さないでくださいdf。

これを行わないでください：

df = df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%m/%d/%Y")})    # Don´t do this!

（すべてのデータフレームには、その.styleプロパティからアクセス可能なStylerオブジェクトがdf.styleあり、データフレーム自体ではなく、このオブジェクトを変更しました。）

質問と回答：

• Q： Jupyterノートブックセルの最後のコマンドとして使用されるStylerオブジェクト（またはそれを返す式）が、Stylerオブジェクト自体ではなく、（スタイル付き）テーブルを表示するのはなぜですか？

• A：すべてのStylerオブジェクトには、._repr_html_()データフレームをレンダリングするためのHTMLコードを返すコールバックメソッドがあります（適切なHTMLテーブルとして）。

  Jupyter Notebook IDEは、このメソッドを自動的に呼び出して、それを含むオブジェクトをレンダリングします。

注意：

スタイリングにJupyterノートブックは必要ありません（つまり、データ/データ型を変更せずにデータフレームを適切に出力するため）。

render()HTMLコードで文字列を取得する場合（たとえば、フォーマットされたデータフレームをWebに公開する場合、または単にHTML形式でテーブルを提示する場合）、Stylerオブジェクトにもmethod があります。

df_styler = df.style.format({"DOB": lambda t: t.strftime("%m/%d/%Y")})
HTML_string = df_styler.render()

以下のコードは 'datetime'タイプに変更され、指定されたフォーマット文字列にもフォーマットされます。うまくいきます！

df['DOB']=pd.to_datetime(df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y'))

これを試して、日付形式をDD-MM-YYYYに変換することができます。

df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB'], dayfirst = True)