Question

我有一个包含多行的csv，我想编辑标题为''transaction.created'

的列下的所有日期项目

日期目前的格式如下：

'2017-09-23 12：10：11.603000 + 00:00'

看起来像这样： '25 / 09 / 2017'

到目前为止，我已经编写了一个python脚本来执行此操作：

import pandas as pd
import csv

def redate(x):
    day = x[8:10]
    month = x[5:7]
    year = x[:4]

    return '%s/%s/%s' %(day,month,year)

df = pd.read_csv('monzo_transactions.csv')
df = df[['transaction.amount', 'transaction.description', 'transaction.created']]

for i in df['transaction.created']:
    x = redate(i)
    df.set_value(i,'transaction.created',x)

df.to_csv('monzo_transactions_values_adjusted.csv')

但是新的CSV文件没有保存更改。

感谢。

Answer 1

您可以将to_datetime与strftime一起使用格式更好的解释here：

df = pd.read_csv('monzo_transactions.csv')
df = df[['transaction.amount', 'transaction.description', 'transaction.created']]

df['transaction.created'] = pd.to_datetime(df['transaction.created']).dt.strftime('%d/%m/%Y')

df.to_csv('monzo_transactions_values_adjusted.csv')

也可以使用参数parse_dates将3.rd列转换为datetime（python从0计算，因此使用2）和usecols来过滤{ {3}}：

cols = ['transaction.amount', 'transaction.description', 'transaction.created']
df = pd.read_csv('monzo_transactions.csv', parse_dates=[2], usecols=cols)

df['transaction.created'] = df['transaction.created'].dt.strftime('%d/%m/%Y')

df.to_csv('monzo_transactions_values_adjusted.csv', index=False)

如何使用新格式覆盖CSV列中的所有行？

1 个答案: