Python转换列中的不同日期格式

我正在尝试隐藏一个具有不同日期格式的列

例如：

month
2018-01-01             float64
2018-02-01             float64
2018-03-01             float64
2018-03-01 00:00:00    float64
2018-04-01 01:00:00    float64
2018-05-01 01:00:00    float64
2018-06-01 01:00:00    float64
2018-07-01 01:00:00    float64

我想将列中的所有内容都转换为月份和年份。例如，我想要1月18日、2月18日、3月18日等等

我已尝试使用此代码首先将我的列转换为datetime：

df['month'] =  pd.to_datetime(df['month'], format='%Y-%m-%d')

但它返回一个float64：

出去

在我的CSV输出中，月份格式已更改为01/05/2016 00:00:00。你能帮我把月份和年份改成8月18日吗

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谢谢

我想你有一个熊猫数据框。在这种情况下，您可以使用：

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如您所见，这会导致一系列数据类型

对象

，这通常是低效的。一个更好的方法是将日期设置为月的最后一天，并在内部维护一个由整数表示的

datetime

序列。

是的，我有一个数据帧。不幸的是，你的建议对我不起作用。我得到

ValueError:要组装映射，至少需要指定[year，month，day]，[day，year]缺失

有点奇怪。我从你的问题中复制了输入数据。恐怕，如果没有准确的输入数据，我将无能为力。我相信这里的输入数据不是OP在问题中提到的浮点类型。

month
2018-01-01 00:00:00    float64
2018-02-01 00:00:00    float64
2018-03-01 00:00:00    float64
2018-04-01 01:00:00    float64
2018-05-01 01:00:00    float64
2018-06-01 01:00:00    float64
2018-07-01 01:00:00    float64

s = pd.Series(['2018-01-01', '2018-02-01', '2018-03-01',
               '2018-03-01 00:00:00', '2018-04-01 01:00:00'])

res = pd.to_datetime(s).dt.to_period('M')

print(res)

0   2018-01
1   2018-02
2   2018-03
3   2018-03
4   2018-04
dtype: object