熊猫指数日期时间转换月和日

Question

我有一个熊猫df.index在下面的格式。

这是日/月/年的串，所以第一项是05Sep2017等：

1. 17年5月9日＃05Sep2017
2. 17年7月9日＃07Sep2017
3. .. 。
4. 18/10/17＃18Oct2017

应用

df.index = pd.to_datetime(df.index) 

以上，将其转换为：

1. 2017年5月9日＃09May2017
2. 2017年7月9日＃09Jul2017
3. ...
4. 2017年10月18日＃18Oct2017

似乎正在发生的事情是，第一个条目正在切换日和月。而最后一次输入，如果日期大于12，则会正确转换。

我试图通过索引转换成柱并施加到一个月天切换：

df['date'] = df.index 
df['date'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x, '%Y-%d-%m')) 

以及：

df['date'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x, '%Y-%m-%d')) 

但无济于事。 如何将索引转换为datetime，其中所有条目均为日/月/年？

Answer 1

熊猫的默认格式为date s YY-MM-DD。

df = df.set_index('date_col') 
df.index = pd.to_datetime(df.index) 
print (df) 
      val 
2017-05-09 4 
2017-07-09 8 
2017-10-18 2 

print (df.index) 
DatetimeIndex(['2017-05-09', '2017-07-09', '2017-10-18'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 

你需要strftime，但失去了日期时间，因为得到的字符串：

df.index = pd.to_datetime(df.index).strftime('%Y-%d-%m') 
print (df.index) 
Index(['2017-09-05', '2017-09-07', '2017-18-10'], dtype='object') 

---

df.index = pd.to_datetime(df.index).strftime('%d-%b-%Y') 
print (df) 
      val 
09-May-2017 4 
09-Jul-2017 8 
18-Oct-2017 2