Python形式のデータフレームインデックス

Question

私のオリジナルのdf.indexはyyyy-mm-dd形式です（datetime dtypeではなく、strです）。どのようにddmmmyyyyとしてフォーマットするのですか？

df1 = pd.DataFrame(index=['2017-01-01', '2017-02-01', '2017-03-01'], 
      columns=["A", "B", "C"], 
      data=[[5,np.nan, "ok"], [7,8,"fine"], ["3rd",100,np.nan]]) 
df1 

私が必要とする結果：

Answer 1

プログラムで変更しようとしていますか？そうでなければあなただけの3.6 biturboが示唆された文字列リテラル嘘を変更することができます。 df1 = pd.DataFrame(index=['01JAN2017', '01FEB2017', '01MAR2017'], columns=["A", "B", "C"], data=[[5,np.nan, "ok"], [7,8,"fine"], ["3rd",100,np.nan]]) df1

は、そうでなければ、あなたは試みることができる：

df['date'] = df['datetime'].apply(lambda x: x.strftime('%d%m%Y')) df['time'] = df['datetime'].apply(lambda x: x.strftime('%H%M%S'))

Answer 2

は、このソリューションをお試しください

df1 = pd.DataFrame(index=['01JAN2017', '01FEB2017', '01MAR2017'], 
      columns=["A", "B", "C"], 
      data=[[5,np.nan, "ok"], [7,8,"fine"], ["3rd",100,np.nan]]) 
df1 

Answer 3

使用DatetimeIndex.strftime()方法

In [193]: df1.index = pd.to_datetime(df1.index).strftime('%d%b%Y') 

In [194]: df1 
Out[194]: 
      A  B  C 
01Jan2017 5 NaN ok 
01Feb2017 7 8.0 fine 
01Mar2017 3rd 100.0 NaN