Python 将索引从整数格式更改为日期时间格式

我有一个巨大的数据框，其中包含用于日期时间表示的整数形式的索引，例如，

20171001

。我要做的是将表单（例如，

20171001

）更改为日期时间格式，

'2017-10-01'

为了简单起见，我生成了这样一个数据帧

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,2), columns=list('ab'), index=
[20171001,20171002,20171003])
>>> df
             a         b
20171001  2.205108  0.926963
20171002  1.104884 -0.445450
20171003  0.621504 -0.584352
>>> df.index
Int64Index([20171001, 20171002, 20171003], dtype='int64')

如果我们将“to_datetime”应用于df.index，我们会得到奇怪的结果：

>>> pd.to_datetime(df.index)
DatetimeIndex(['1970-01-01 00:00:00.020171001',
           '1970-01-01 00:00:00.020171002',
           '1970-01-01 00:00:00.020171003'],
          dtype='datetime64[ns]', freq=None)

我想要的是

DatetimeIndex（['2017-10-01'、'2017-10-02'、'2017-10-3']、…）

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我如何处理这个问题？请注意，文件是给定的。

在

pd.to\u datetime

中使用

格式%Y%m%d

，即

pd.to_datetime(df.index, format='%Y%m%d')
DatetimeIndex(['2017-10-01', '2017-10-02', '2017-10-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

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将

df.index=pd.To_datetime（df.index，格式=“%Y%m%d”）

pd.To_datetime就是这样做的。但这里有两种选择：

import datetime
df.index = (datetime.datetime.strptime(str(i),"%Y%m%d") for i in df.index)

或

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谢谢巴拉斯，这很有效。格式似乎是指输入数据。完美的

import datetime
df.index = df.index.map(lambda x: datetime.datetime.strptime(str(x),"%Y%m%d"))