更改列名的结构

Question

我有列，因为

id_no| 2021-05-19 00:00:00 | 2021-05-20 00:00:00 | decider
 100       20                      20              878
 200       64                      38              917

这里 idno 是索引，其余的是列 我想要输出，因为

id_no| 2021-05-19 | 2021-05-20 | decider
 100       20          20          878
 200       64          38          917

我尝试转换列名称，但只是列名称没有更改，并且列名称采用日期时间格式（人口列除外）。我尝试了下面的代码

for (columnName, columnData) in df.iteritems():
       columnName = pd.to_datetime(columnName)

Answer 1

当其他列长度不大于10时，我们可以尝试str切片

df.columns = df.columns.astype(str).str[:10]
df
Out[356]: 
   id_no  2021-05-19  2021-05-20  decider
0    100          20          20      878
1    200          64          38      917

Answer 2

更改循环变量只会更改...循环变量，而不是列名称！您必须创建一个表示新列名称的字符串列表，并将其设为新列索引：

new_columns = [df.columns[0]] + \
              pd.to_datetime(df.columns[1:-1]).astype(str).tolist() +\
              [df.columns[-1]]
df.columns = new_columns

Answer 3

您只需将名称列表分配给 df 的 columns 属性即可。

data = {'id_no': {0: 100, 1: 200},
 '2021-05-19 00:00:00': {0: 20, 1: 64},
 '2021-05-20 00:00:00': {0: 20, 1: 38},
 'decider': {0: 878, 1: 917}}

df = pd.DataFrame(data)

df.columns = ['id_no', '2021-05-19', '2021-05-20', 'decider'] # simple solution
# edit, you can use a list comprehension with conditional
df.columns = [str(x)[0:10] if x[0] == '2' else x for x in df.columns]

输出：

    id_no   2021-05-19  2021-05-20  decider
0   100     20          20          878
1   200     64          38          917