Python/Pandas ändern Datumsformat für DATE_RANGE Index

Question

Ich betreibe ein Skript (Skript 1) einen leeren Datenrahmen zu schaffen, die von einem anderen Skript gefüllt wird (Skript 2). Der Index in diesem leeren Datenrahmen ist eine Zeitreihe von 30-Minuten-Intervallen über 365 Tage, 1. 2016. Anfang Oktober dieses Zeitreihe Index zu erstellen, Script 1 enthält den folgenden Code:

time_period_start = dt.datetime(2016,01,10).strftime("%Y-%d-%m") 
index = pd.date_range(time_period_start, freq='30min', periods=17520) 

Script 2 ruft Daten aus einer CSV-Datei ab, die Werte für eine Zeitreihe enthalten. Dieses Skript soll diese Daten in einen Datenrahmen einfügen und dann mit dem in Skript 1 erstellten Datenrahmen zusammenführen.

Das Problem, das ich habe, ist, dass das Format der Daten im Datenrahmen in Skript 2 Y-D-M erstellt wird, was kommt aus den CSV-Dateien. Das Format der Daten im Datenrahmen, der in Skript 1 erstellt wird, ist jedoch Y-M-D, das falsche Ergebnisse verursacht, wenn ich versuche, zu fusionieren. Dies ist trotz der Verwendung von ".strftime ("% Y-% d-% m ")" in der ersten Zeile des obigen Codes. Gibt es eine Möglichkeit, die zweite Codezeile so zu ändern, dass der Ausgabedatenrahmen in Y-D-M liegt?

Answer 1

.strftime() wirkt sich nicht auf den endgültigen Datenrahmen aus, da pd.date_range es sowieso wieder in einen datetime verwandelt. Anstatt zu versuchen, nach Zeichenfolgen zu suchen, sollten Sie die Daten im zweiten Datenrahmen (der von Skript 2 erstellten) auch in datetime konvertieren.

df2.date = pd.to_datetime(df2.date, format='%Y-%d-%m')