Python 熊猫：转换日期'；对象'；整型

我有一个Pandas数据框，我需要将一个带有日期的列转换为int，但不幸的是，所有给定的解决方案最终都会出错（如下所示）

我想我什么都试过了，但都没用

test_df['Date'].astype(int):

TypeError:int（）参数必须是字符串、类似对象的字节或数字，而不是“datetime.date”

test_df['Date']=pd.to_numeric(test_df['Date']):

TypeError:位置0处的对象类型无效

test_df['Date'].astype(str).astype(int):

ValueError:以10为基数的int（）的文本无效：“2014-03-29”

test_df['Date'].apply(pd.to_numeric, errors='coerce'):

将整个列转换为NAN

这应该可以

df['Date'] = pd.to_numeric(df.Date.str.replace('-',''))
print(df['Date'])
0    20140329
1    20140330
2    20140331
3    20140401
4    20140402

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test_df['Date'].astype（int）

给您一个错误的原因是日期仍然包含连字符“-”。首先通过执行

test_df['Date'].str.replace（“-”，”）

来抑制它们，然后您可以将第一种方法应用于结果序列。因此，整个解决方案将是：

test_df['Date'].str.replace（“-”，”）.astype（int）

请注意，如果“Date”列不是字符串对象，这将不起作用，通常情况下，Pandas已经将序列解析为时间戳。在这种情况下，您可以使用：

test_df['Date'].dt.strftime("%Y%m%d").astype(int)

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看起来您需要

pd.to_datetime（）.dt.strftime（“%Y%m%d”）

演示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Date": ["2014-03-29", "2014-03-30", "2014-03-31"]})
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"]).dt.strftime("%Y%m%d")
print( df )

       Date
0  20140329
1  20140330
2  20140331

输出：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"Date": ["2014-03-29", "2014-03-30", "2014-03-31"]})
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"]).dt.strftime("%Y%m%d")
print( df )

       Date
0  20140329
1  20140330
2  20140331

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把日期转换成整数，你希望得到什么？1970年1月1日以来的几天？月份的整数表示形式？不带连字符的字符串表示全部连接？如果我们不知道，熊猫怎么知道你想从这次行动中得到什么？你希望得到什么？例如，

2014-03-29

应该是什么，以及

2014-03-30

应该是什么？预期的输出是一个没有连字符的字符串表示