python中的YYYY-MM-DD日期到朱利安日

我的df中有一个日期列对象，其格式如下所示

我需要转换此列或创建一个新的日期列，该列包含YYDDD格式的5位儒略日期。不确定如何在python/pandas中执行此操作

日期：

基本上，我想在我的df中创建一个新列，基于初始df['date']列，其中df['date2']是所需的格式

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因此，当date1=2016-03-28 date2=16088时，我不是python/pandas专家，但以下几点可能适用于您：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2016-03-28', periods=5)})
df['paddedDay'] = df['date'].dt.dayofyear.apply(lambda x: str(x).zfill(3))
df['lastTwoOfYear'] = df['date'].dt.year.apply(lambda x: str(x)[-2:])
df['newFormat'] = df['lastTwoOfYear'].map(str) + df['paddedDay']

这将产生以下结果

        date paddedDay lastTwoOfYear newFormat
0 2016-03-28       088            16     16088
1 2016-03-29       089            16     16089
2 2016-03-30       090            16     16090
3 2016-03-31       091            16     16091
4 2016-04-01       092            16     16092

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我向你保证有更好的方法，当然有办法避免临时柱。这是我第一次为熊猫写任何东西，所以请原谅这里的混乱。如果有人想投反对票，我会要求他们拿出更好的解决方案；我希望看到正确的方法：

我不是python/pandas专家，但以下几点可能适合您：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('2016-03-28', periods=5)})
df['paddedDay'] = df['date'].dt.dayofyear.apply(lambda x: str(x).zfill(3))
df['lastTwoOfYear'] = df['date'].dt.year.apply(lambda x: str(x)[-2:])
df['newFormat'] = df['lastTwoOfYear'].map(str) + df['paddedDay']

这将产生以下结果

        date paddedDay lastTwoOfYear newFormat
0 2016-03-28       088            16     16088
1 2016-03-29       089            16     16089
2 2016-03-30       090            16     16090
3 2016-03-31       091            16     16091
4 2016-04-01       092            16     16092

我向你保证有更好的方法，当然有办法避免临时柱。这是我第一次为熊猫写任何东西，所以请原谅这里的混乱。如果有人想投反对票，我会要求他们拿出更好的解决方案；我希望看到正确的方法：

您可以使用，请检查：

您可以使用、检查：

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下面是一个示例，其中他们根据另一个日期/时间值添加一个新列。它可能会帮助你开始。你也许可以使用。给我们一点代码，让我们知道您的确切位置，例如创建新列与处理日期可能会有所帮助。您的想法非常非常规，很遗憾，您需要的内容可能会有不同的名称。下面是一个示例，他们会根据另一个日期/时间值添加新列。它可能会帮助你开始。你也许可以使用。给我们一点代码，让我们知道您的确切位置，例如创建新列与处理日期，这会很有帮助。您的想法非常非传统，很遗憾，您需要的内容可能有不同的名称。谢谢您的帮助。这有助于了解您是如何将内容分解并组合成所需格式的。@nakedbird226不客气。尽管如此，耶斯雷尔用strftime的回答是一个更好的回答，应该被接受；谢谢你的帮助。这有助于了解您是如何将内容分解并组合成所需格式的。@nakedbird226不客气。尽管如此，耶斯雷尔用strftime的回答是一个更好的回答，应该被接受；