パンダインデックス日時の変更月と日

Question

私は以下のフォーマットでパンダdf.indexを持っています。

最初の項目が05Sep2017などであるので、それは、日/月/年の文字列です：

1. 05/09/17＃05Sep2017
2. 07/09/17＃07Sep2017
3. ..

   df.index = pd.to_datetime(df.index) 
   

   01を適用する。
4. 18/10/17＃18Oct2017

上記に

、それを変換します。

1. 2017年5月9日＃09May2017
2. 2017年7月9日＃09Jul2017
3. ...
4. 2017年10月18日＃18Oct2017

何が起きているように見えるのは、最初のエントリで日と月が切り替わっているということです。代わりに最後のエントリ、12日を超える、正しく変換されます。

私は列にインデックスを変換して適用することによって、月の日数に切り替えることを試みた：

df['date'] = df.index 
df['date'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x, '%Y-%d-%m')) 

など：

df['date'].apply(lambda x: dt.datetime.strftime(x, '%Y-%m-%d')) 

が、無駄にします。 インデックスをdatetimeに変換するにはどうすればいいですか？すべてのエントリは日/月/年ですか？

Answer 1

pandasのデフォルトのフォーマットはdate s YY-MM-DDです。

df = df.set_index('date_col') 
df.index = pd.to_datetime(df.index) 
print (df) 
      val 
2017-05-09 4 
2017-07-09 8 
2017-10-18 2 

print (df.index) 
DatetimeIndex(['2017-05-09', '2017-07-09', '2017-10-18'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 

あなたはstrftimeが必要ですが、文字列を取得するので、日付時刻を失った：

df.index = pd.to_datetime(df.index).strftime('%Y-%d-%m') 
print (df.index) 
Index(['2017-09-05', '2017-09-07', '2017-18-10'], dtype='object') 

---

df.index = pd.to_datetime(df.index).strftime('%d-%b-%Y') 
print (df) 
      val 
09-May-2017 4 
09-Jul-2017 8 
18-Oct-2017 2