Python 如何将dataframe日期时间列快速转换为Quanlib日期

让我们假设datetime列之一，如下所示

PORT['ISSUE_DT']

0 2019-01-31 1 2018-10-24 2 2018-11-16 3 2018-11-16 4 2018-11-16

如何快速将其转换为Quanlib日期？ 我可以如下转换一个元素，有没有不使用“for”的方法

#数据
d=端口['ISSUE_DT'][0]
#将datetime转换为qt日期
d_qt=日期（日、月、年）

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我知道有像R这样的apply函数，但我不知道如何处理class属性的apply

QuantLib Python有3种构造日期对象的方法：

• ql.Date（serialNumber），其中序列号与excel相同
• ql.Date（日、月、年）
• ql.Date（日期字符串、格式字符串）

如果要转换整个柱，可以使用pandas中的apply方法，并使用您喜欢的构造方法

例如：

PORT.ISSUE\u DT=PORT.ISSUE\u DT.astype（str）.apply（lambda d:ql.Date（d，'%Y-%m-%d'））

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这将把列从strings转换为ql.Date

谢谢@David Durate。它起作用了。我在尝试一些愚蠢的非工作的东西，比如下面的

python dd=lambda x:x.day mm=lambda x:x.month yy=lambda x:x.year apply（日期，端口['ISSUE\u DT'].apply（dd），端口['ISSUE\u DT'].apply（mm），yy=lambda x:x.year）