Python Dataframe datetime列作为函数的参数

将数据帧的多列作为参数传递给函数时，datetime列不希望执行下面的格式化函数。我可以管理显示的内联解决方案。。。但知道原因会很好。。。我是否应该使用不同的日期，如数据类型？谢谢（p.s.熊猫=很棒）

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
将日期时间导入为dt
def fmtfn（参数dttm，参数int）：
retstr=arg_dttm.strftime（':%Y-%m-%d'）+'{:0>3}'。格式（arg_int）
#带有“numpy.datetime64”对象的炸弹没有属性“strftime”
#retstr='{:%Y-%m-%d}~{:0>3}'。格式（arg_dttm，arg_int）
#炸弹：无效的格式说明符
返回retstr
def fmtfn2（参数dtstr，参数int）：
retstr='{}~{:0>3}'。格式（arg_dtstr，arg_int）
返回retstr
#源数据。
#我想添加第三列newhg，其中包含例如2017-06-25~066
#即，其他两列的串联。
df1=pd.数据帧（{'mydt'：['2017-05-07'，'2017-06-25'，'2015-08-25']，
‘myint’：[66201100]}）
df1['mydt']=pd.to_datetime（df1['mydt']，errors='raise'）
#这可以工作（不调用函数）
打印（“\nLine解决方案”）
df1['newhg']=df1['mydt'，'myint']]。应用（lambda x:'{:%Y-%m-%d}{:0>3}）。格式（x[0]，x[1]），轴=1）
打印（df1）
#这很有效
打印（“\n先转换为字符串”）
df1['mydt2']=df1['mydt']。应用（lambda x:x.strftime（“%Y-%m-%d”））
df1['newhg']=np.vectorize（fmtfn2）（df1['mydt2']，df1['myint']））
打印（df1）
#功能中的炸弹-见上文
打印（'\n通过日期时间'）
df1['newhg']=np.vectorize（fmtfn）（df1['mydt']，df1['myint']））
打印（df1）

您还可以使用pandas的内置功能，这使其更易于阅读：

df1['newhg'] = df1.mydt.dt.strftime('%Y-%m-%d') +  '~' + df1.myint.astype(str).str.zfill(3)

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调用函数导致错误的代码在哪里？@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 在代码末尾向下滚动。谢谢，你的是最优雅的解决方案。。。我将浏览更多关于“使用dataframe列调用函数”的内容，因为我对它感兴趣。