Python Pandas Series.dt.strftime用法及代碼示例

Series.dt可用於以datetimelike的形式訪問序列的值並返回幾個屬性。 Pandas Series.dt.strftime()函數用於使用指定的date_format轉換為Index。該函數返回由date_format指定的格式化字符串的索引，該索引支持與python標準庫相同的字符串格式。

用法： Series.dt.strftime(*args, **kwargs)

參數：
date_format:日期格式字符串(例如“%Y-%m-%d”)

返回：格式化字符串的索引

範例1：采用Series.dt.strftime()函數將給定係列對象中的日期轉換為指定的日期格式。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(['2012-12-31 08:45', '2019-1-1 12:30', '2008-02-2 10:30', 
               '2010-1-1 09:25', '2019-12-31 00:00']) 
  
# Creating the index 
idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4', 'Day 5'] 
  
# set the index 
sr.index = idx 
  
# Convert the underlying data to datetime  
sr = pd.to_datetime(sr) 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.dt.strftime()函數將給定係列對象中的日期轉換為指定的格式。

# convert to the given date format 
result = sr.dt.strftime('% B % d, % Y, % r') 
  
# print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.dt.strftime()函數已成功將給定係列對象中的日期轉換為指定的格式。

範例2：采用Series.dt.strftime()函數將給定係列對象中的日期轉換為指定的日期格式。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the Series 
sr = pd.Series(pd.date_range('2012-12-31 09:45', periods = 5, freq = 'M', 
                            tz = 'Asia / Calcutta')) 
  
# Creating the index 
idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 4', 'Day 5'] 
  
# set the index 
sr.index = idx 
  
# Print the series 
print(sr)

輸出：

現在我們將使用Series.dt.strftime()函數將給定係列對象中的日期轉換為指定的格式。

# convert to the given date format 
result = sr.dt.strftime('% d % m % Y, % r') 
  
# print the result 
print(result)

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.dt.strftime()函數已成功將給定係列對象中的日期轉換為指定的格式。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.dt.strftime。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。