Pandas 如何在DataFrame中格式化单个列？

我编写了一些代码来打印股票收益发布的日期：

import pandas as pd
from datetime import datetime
from datetime import timedelta
from yahoo_earnings_calendar import YahooEarningsCalendar
import dateutil.parser

# Set the parameters
TICKER = 'TWTR'
DAYS_AHEAD = 90

# Set the dates
start_date = dt.datetime.now().date()
end_date = (dt.datetime.now().date() + timedelta(days=DAYS_AHEAD))

# Download the earnings calendar
yec = YahooEarningsCalendar()
earnings_list = yec.get_earnings_of(TICKER)
earnings_df = pd.DataFrame(earnings_list)

# Extract the date from the string and filtering for the period of interest
earnings_df['report_date'] = earnings_df['startdatetime'].apply(lambda x: dateutil.parser.isoparse(x).date())
earnings_df = earnings_df.loc[earnings_df['report_date'].between(start_date, end_date)] \
                         .sort_values('report_date')

# Print the result
earnings_df[['ticker', 'companyshortname', 'startdatetime', 'startdatetimetype']]

我的代码正在运行，但我遇到的问题是格式化“startdatetime”列。现在，它的默认格式打印日期，如下所示：

2021-04-29T20:00:00.000Z

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我想通过对列应用

strftime（“%m/%d%Y”）

使其更具可读性。但我不知道如何将此格式化函数仅应用于数据帧中的一列。这是如何做到的？

您是否正在尝试执行

收益_df['startdatetime']=pd.to _datetime（收益_df['startdatetime']）.dt.strftime（'%m/%d%Y'）

？