Python 3.x 系列格式熊猫

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我试图将INVDAT列格式化为正确的日期格式，如11/25/19，我尝试了多种解决方案，但始终遇到以下错误：TypeError:combine（）参数1必须是datetime.date，而不是int，然后我尝试将整数转换为日期类型，但它也会出错。

或者您可以简单地使用

df[“INVDAT”]=pd.to_datetime（df[“INVDAT”]，format=“%m/%d/%y”）

，在这种情况下，您不需要

日期时间

包装。有关更多信息，请参阅

此解决方案可以工作，但如果日期表示为单月，如12519（预期输出1/25/19），则会失败。我尝试使用一个条件将0添加到前面的if len（）<6，但它给了我一个错误，即数据类型是int64。

import pandas as pd
import pandas as pd
import os

# get username
user = os.getlogin()


def file_process():
    data = pd.read_excel('C:\\Users\\' + user + '\\My Documents\\XINVST.xls')

    # Change the date and time formatting
    data['INVDAT'] = data['INVDAT'].astype('str')
    length = len(data['INVDAT'])
    data['INVDAT'].pop(length - 1)

    for i in data['INVDAT'].str.len():
        if i <= 5:
            data['INVDAT'] = data['INVDAT'].apply(lambda x: '{0:0>6}'.format(x))
            length = len(data['INVDAT'])
            data['INVDAT'].pop(length - 1)
            data["INVDAT"] = pd.to_datetime(data["INVDAT"])
            data["INVDAT"] = data["INVDAT"].dt.strftime("%m/%d/%Y")
        else:
            data["INVDAT"] = pd.to_datetime(data["INVDAT"])
            data["INVDAT"] = data["INVDAT"].dt.strftime("%m/%d/%Y")

    # output to new file
    new_data = data
    new_data.to_excel('C:\\Users\\' + user + '\\Desktop\\XINVST.xls', index=None)


if __name__ == '__main__':
    file_process()

导入操作系统
#获取用户名
user=os.getlogin（）
def文件_进程（）：
data=pd.read\u excel（'C:\\Users\\'+user+'\\My Documents\\XINVST.xls'））
#更改日期和时间格式
数据['INVDAT']=data['INVDAT'].astype（'str'）
长度=长度（数据['INVDAT']）
数据['INVDAT'].pop（长度-1）
对于数据中的i['INVDAT'].str.len（）：
如果我是你，这不是为你做家庭作业的地方。展示你迄今为止所做的尝试以及失败的原因。其他新闻：看那边：非常有趣，我65岁了，远远超过了我的学年。感谢提供的链接提供的解决方案，得到一个错误df[“INVDAT”]=df[“INVDAT”].dt.strftime（“%m-%d-%Y”）AttributeError:只能使用具有datetimelike值的.dt访问器请查看此答案：）
data['INVDAT'] = data['INVDAT'].astype('str')
data["INVDAT"] = pd.to_datetime(data["INVDAT"])
data["INVDAT"] = data["INVDAT"].dt.strftime("%m/%d/%Y")

import pandas as pd
import os

# get username
user = os.getlogin()


def file_process():
    data = pd.read_excel('C:\\Users\\' + user + '\\My Documents\\XINVST.xls')

    # Change the date and time formatting
    data['INVDAT'] = data['INVDAT'].astype('str')
    length = len(data['INVDAT'])
    data['INVDAT'].pop(length - 1)

    for i in data['INVDAT'].str.len():
        if i <= 5:
            data['INVDAT'] = data['INVDAT'].apply(lambda x: '{0:0>6}'.format(x))
            length = len(data['INVDAT'])
            data['INVDAT'].pop(length - 1)
            data["INVDAT"] = pd.to_datetime(data["INVDAT"])
            data["INVDAT"] = data["INVDAT"].dt.strftime("%m/%d/%Y")
        else:
            data["INVDAT"] = pd.to_datetime(data["INVDAT"])
            data["INVDAT"] = data["INVDAT"].dt.strftime("%m/%d/%Y")

    # output to new file
    new_data = data
    new_data.to_excel('C:\\Users\\' + user + '\\Desktop\\XINVST.xls', index=None)


if __name__ == '__main__':
    file_process()