实现dataframe读取同时包含日期和字符串的列时，保留字符串并让读取的日期变为2022-10-10格式，而不是如下数据0 2022-10-20 00:00:00 1 2022-10-20 00:00:00 2 2022-10-20 00:00:00 3 2022-10-20 00:00:00 4 2022-10-20 00:00:00 5 2022-10-20 00:00:00 6 2022-10-20 00:00:00 7 2023-03-21 00:00:00 8 文字的日期

这个问题属于[技术](https://geek.csdn.net/educolumn/4949e93ca0a4345b3197d58843b74d65?spm=1055.2569.3001.10083)问题，可以使用 pandas 库中的 to_datetime() 方法将日期列转化为 datetime64 [类型](https://geek.csdn.net/educolumn/2f8e8df4d4a5ce5581ebfcbeb16e1298?spm=1055.2569.3001.10083)，然后再设置日期格式即可，示例[代码](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)如下： ```python import pandas as pd # 读取包含日期和[字符串](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)的数据集 df = pd.read_csv("data.csv") # 将日期列转化为 datetime64 [类型](https://geek.csdn.net/educolumn/2f8e8df4d4a5ce5581ebfcbeb16e1298?spm=1055.2569.3001.10083) df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 将日期格式设置为'YYYY-MM-DD' df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d') # 打印转换后的结果 print(df) ```