我的数据框看起来像：
a = DataFrame({'clicks': {0: 4020, 1: 3718, 2: 2700, 3: 3867, 4: 4018, 5:
4760, 6: 4029},'date': {0: '23-02-2016', 1: '24-02-2016', 2: '11/2/2016',
3: '12/2/2016', 4: '13-02-2016', 5: '14-02-2016', 6: '15-02-2016'}})
行有2种不同的格式。
我需要的格式是：
a = DataFrame({'clicks': {0: 4020, 1: 3718, 2: 2700, 3: 3867, 4: 4018,
5: 4760, 6: 4029}, 'date': {0: '2/23/2016',1: '2/24/2016', 2: '2/11/2016',
3: '2/12/2016', 4: '2/13/2016', 5: '2/14/2016', 6: '2/15/2016'}})
到目前为止，我设法以文本数据UTF-8格式在Excel中打开了csv，然后为日期列选择了MDY格式。此外，我申请：
a['date'] = a['date'].apply(lambda x: datetime.strptime(x,'%m/%d/%Y'))
如何在熊猫中有效地做到这一点？
您可以转换为datetimeusing to_datetime，然后调用dt.strftime以所需的格式获取它：
In [21]:
a['date'] = pd.to_datetime(a['date']).dt.strftime('%m/%d/%Y')
a
Out[21]:
clicks date
0 4020 02/23/2016
1 3718 02/24/2016
2 2700 02/11/2016
3 3867 02/12/2016
4 4018 02/13/2016
5 4760 02/14/2016
6 4029 02/15/2016
如果该列已经是datetimedtype，则可以跳过该to_datetime步骤
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