Pandas 将6位整数转换为yyyymm格式

我制作了一个包含三个日期列的文件：

pd.DataFrame({'yyyymm':[199501],'yyyy':[1995],'mm':[1],'Address':['AL1'],'Number':[12]})
    yyyymm  yyyy    mm  Address Number
0   199501  1995    1   AL1     12

并将其保存为文件：

df.to_csv('complete.csv')

我在文件中读到：

df=pd.read_csv('complete.csv')

我的3个日期列转换为int，而不是日期

我尝试将它们转换回日期，使用：

df['yyyymm']=df['yyyymm'].astype(str).dt.strftime('%Y%m')
df['yyyy']=df['yyyy'].dt.strftime('%Y')
df['mm']=df['mm'].dt.dtrftime('%m')

错误如下：

AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values

非常奇怪，因为我用来创建datetime列的命令是：

df['yyyymm']=df['col2'].dt.strftime('%Y%m')

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我错过什么了吗？如何将6位列转换回yyyymm datetime，将4位列转换回yyyy datetime，将mm位列转换回datetime？

列

yyyymm

和

YYYYYY

和

mm

是整数。通过使用

.astype（str）

，您可以将它们转换为字符串。但是字符串没有

.dt

您可以使用将这些对象转换为datetime对象：

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

可以对

yyyy

和

mm

列执行相同的操作：

>>> pd.to_datetime(df['yyyy'].astype(str), format='%Y')
0   1995-01-01
Name: yyyy, dtype: datetime64[ns]
>>> pd.to_datetime(df['mm'].astype(str), format='%m')
0   1900-01-01
Name: mm, dtype: datetime64[ns]

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'yyymm'

不是有效的日期时间

df['yyyymm']

是一个整数，不是日期时间对象。谢谢。我最终创建了一个新专栏，将其转换为yyyy-mm-dd，然后从原始问题中提取我想要的格式，但您给了我正确的指导

>>> pd.to_datetime(df['yyyy'].astype(str), format='%Y')
0   1995-01-01
Name: yyyy, dtype: datetime64[ns]
>>> pd.to_datetime(df['mm'].astype(str), format='%m')
0   1900-01-01
Name: mm, dtype: datetime64[ns]