Python 日期时间strftime格式

我将数据框中的日期列作为字符串，以便在将其写入excel时去掉时间元素。由于某些原因，我似乎无法按照我需要的格式（2016年2月10日）填写日期。我可以将其以这种格式显示（2016年2月10日），但出现了两个问题-我需要日期为一位数，而不是两位数，并且不符合日期顺序（似乎是按月份排序，而不是按月份排序）

这是我的密码：

df8 = df.set_index('DATE').resample('W-WED').apply(pd.DataFrame.tail, n=1)
df8.index= df8.index.droplevel(0)
df8 = df8.reset_index('DATE', drop=False)
df8['DATE'] = pd.to_datetime(df8['DATE']).apply(lambda x:x.date().strftime('%m/%d/%Y'))

示例数据（这是使用上述格式显示的数据）

从中，您可以使用

Code      Meaning                                            Example
%m        Month as a zero-padded decimal number.             09
%-m       Month as a decimal number. (Platform specific)     9

因此，使用

%-m

代替

%m
您可以使用
%d
代替指令，该指令自动丢弃前导零，以给出所需的格式化日期字符串，如图所示：

pd.to_datetime(df8['DATE']).map(lambda x: '{}/{}/{}'.format(x.month, x.day, x.year))

演示：


根据添加的样本数据进行编辑：

为了使它只影响天而不影响月，我们必须使用宽度参数等于2的0来填充/填充包含
.month
属性的字符串的左侧，这样一位数的月份将保留0填充，两位数的月份将保持不变

>>> pd.to_datetime(df['DATE']).map(lambda x: '{}/{}/{}'.format(str(x.month).zfill(2), x.day, x.year))
0    01/2/2013
1    01/4/2012
2    01/5/2011
3    01/6/2016
4    01/7/2015
5    01/8/2014
Name: DATE, dtype: object

您需要发布一些示例数据来帮助我们。@Ted Petrou-我在上面进行了编辑，以便添加一些上面代码打印的示例数据。同样，我正在寻找打印日期为2013年2月1日、2012年4月1日、2011年5月1日等。它似乎也不再按日期顺序打印，而是按月份、日期和年份顺序打印。如果我没记错的话，这在Windows上不起作用。@ayhan解释了“特定于平台”的备注。太糟糕了。我还是会把它留在这里待会儿用。非窗口，users@Mathias711-是的，我对此感到厌倦，但它不起作用，我正在使用windows。这非常有帮助，对我来说是一次很好的学习经历，非常感谢。唯一的问题，我仍然是我需要的日期列是为了从最早的日期到最晚的日期。例如：2011年5月1日、2012年4月1日、2013年2月1日。。等等，我们能做什么？不客气！如果要对日期字符串进行排序，最好先使用
pd.to\u datetime
将
object
日期列转换为
datetime
。根据此列对
DF
进行排序，如
DF.Sort_值（按=['DATE']，inplace=True）
。现在，您的
DF
是按日期升序排列的。在这之后，只需使用我的答案中提供的语法，但这次不使用
to_datetime
部分，因为它们已经在
datetime64
类型中。让我知道接下来会发生什么。
df = pd.DataFrame(dict(date=['2016/10/02', '2016/10/03', 
                             '2016/10/04', '2016/10/05', '2016/10/06']))

>>> pd.to_datetime(df['date']).map(lambda x: '{}/{}/{}'.format(x.month, x.day, x.year))
0    10/2/2016
1    10/3/2016
2    10/4/2016
3    10/5/2016
4    10/6/2016
Name: date, dtype: object

>>> pd.to_datetime(df['DATE']).map(lambda x: '{}/{}/{}'.format(str(x.month).zfill(2), x.day, x.year))
0    01/2/2013
1    01/4/2012
2    01/5/2011
3    01/6/2016
4    01/7/2015
5    01/8/2014
Name: DATE, dtype: object