使用pandas将ddmmyy转换为mmyy格式？

我有ddmmyy格式的列（月），如何将其转换为mmyy格式

月份
6/1/2017 5/1/2017 我用了下面的代码，有人能帮我吗

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r"C:\Users\venkagop\Subbu\UK_IYA.csv")
df['Month']=pd.to_datetime(df['Month'],format='%d/%m/%y')
df.to_csv(r"C:\Users\venkagop\Subbu\my test.csv")

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我认为您可以通过参数

parse_dates

和

dayfirst

将列转换为datetime，然后通过以下方式转换为自定义格式：

您的代码：

df = pd.read_csv(r"C:\Users\venkagop\Subbu\UK_IYA.csv")
df['Month']=pd.to_datetime(df['Month'],format='%d/%m/%y').dt.strftime('%b %y')
df.to_csv(r"C:\Users\venkagop\Subbu\my test.csv")

样本：

import pandas as pd

temp=u"""Month,sale
05/03/12,2
05/04/12,4
05/05/12,6
05/06/12,8"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(temp), parse_dates=['Month'], dayfirst=True)
print (df)
       Month  sale
0 2012-03-05     2
1 2012-04-05     4
2 2012-05-05     6
3 2012-06-05     8
df['Month']= df['Month'].dt.strftime('%b %y')
print (df)
    Month  sale
0  Mar 12     2
1  Apr 12     4
2  May 12     6
3  Jun 12     8

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我已经试过了，但是我使用下面的格式117使用

.dt.strftime（“%b%y”）

代替

.dt.strftime（“%m%y”）

它的工作方式，但是当我在excel上应用过滤器时，它只显示2018，但我在excel中也有2016和2017的数据。@subbu-excel中有一些问题，需要按最后一个字母筛选

18

不确定如何克服此问题，执行后如果应用筛选器验证数据，则我面临的问题除此之外一切正常。

import pandas as pd

temp=u"""Month,sale
05/03/12,2
05/04/12,4
05/05/12,6
05/06/12,8"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'filename.csv'
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(temp), parse_dates=['Month'], dayfirst=True)
print (df)
       Month  sale
0 2012-03-05     2
1 2012-04-05     4
2 2012-05-05     6
3 2012-06-05     8
df['Month']= df['Month'].dt.strftime('%b %y')
print (df)
    Month  sale
0  Mar 12     2
1  Apr 12     4
2  May 12     6
3  Jun 12     8