pandas.Series.dt.strftime#

Series.dt.strftime(*args, **kwargs)[源代码]#

使用指定的 date_format 转换为索引。

返回一个由 date_format 指定的格式化字符串索引，该格式支持与 python 标准库相同的字符串格式。字符串格式的详细信息可以在 python 字符串格式文档中找到。

C strftime API 支持但 python 字符串格式文档不支持的格式（如 “%R”, “%r”）不是官方支持的，应优先替换为支持的等效格式（如 “%H:%M”, “%I:%M:%S %p”）。

注意 PeriodIndex 支持额外的指令，详细内容在 Period.strftime 中。

参数:

date_formatstr: 日期格式字符串（例如 “%Y-%m-%d”）。

返回:

ndarray[object]: 格式化字符串的NumPy ndarray。

参见

to_datetime: 将给定的参数转换为日期时间。
DatetimeIndex.normalize: 返回时间到午夜的 DatetimeIndex。
DatetimeIndex.round: 将 DatetimeIndex 四舍五入到指定的频率。
DatetimeIndex.floor: 将 DatetimeIndex 向下舍入到指定的 freq。
Timestamp.strftime: 格式化单个时间戳。
Period.strftime: 格式化一个单独的时期。

例子

>>> rng = pd.date_range(pd.Timestamp("2018-03-10 09:00"), periods=3, freq="s")
>>> rng.strftime("%B %d, %Y, %r")
Index(['March 10, 2018, 09:00:00 AM', 'March 10, 2018, 09:00:01 AM',
       'March 10, 2018, 09:00:02 AM'],
      dtype='object')