我有一个运行良好的 yfinance 下载，但我希望 Date 列在写入磁盘时采用 YYYY/MM/DD 格式。
Date 列是索引，所以我先删除索引。然后我尝试使用 Pandas' "to_datetime" 和 ".str.replace" 来获取要格式化为 YYYY/MM/DD 的列数据。
这是代码：
import pandas
import yfinance as yf
StartDate_T = '2021-12-20'
EndDate_T = '2022-05-14'
df = yf.download('CSCO', start=StartDate_T, end=EndDate_T, rounding=True)
df.sort_values(by=['Date'], inplace=True, ascending=False)
df.reset_index(inplace=True) # Make it no longer an Index
df['Date'] = pandas.to_datetime(df['Date'], format="%Y/%m/%d") # Tried this, but it fails
#df['Date'] = df['Date'].str.replace('-', '/') # Tried this also - but error re str
file1 = open('test.txt', 'w')
df.to_csv(file1, index=True)
file1.close()我怎样才能解决这个问题？
回答1
重置索引后更改 date 的格式：
df.reset_index(inplace=True)
df['Date'] = df['Date'].dt.strftime('%Y/%m/%d')如https://stackoverflow.com/questions/52027033/convert-datetime-to-another-format-without-changing-dtype/52027599#52027599 中所述，由于 datetime stores 和 dates 内部的方式，您无法更改格式并保持日期时间格式。所以我会在写入文件（将列更改为字符串格式）之前使用上面的行，然后将其转换回 datetime，以获得 datetime 属性。
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])