Преобразование dtype: период [M] в строковый формат

Я преобразовал свои даты в формат Dtype M, так как не хочу иметь ничего общего с датами. К сожалению, я не могу построить этот формат, поэтому теперь я хочу преобразовать его в строки.

Поэтому мне нужно сгруппировать данные, чтобы распечатать графики по месяцам. Но я продолжаю получать последовательную ошибку JSON, когда мои данные находятся в dtype:Mperiod поэтому я хочу преобразовать его в строки.

df['Date_Modified'] = pd.to_datetime(df['Collection_End_Date']).dt.to_period('M')  
#Add a new column called Date Modified to show just month and year

df = df.groupby(["Date_Modified", "Entity"]).sum().reset_index()
#Group the data frame by the new column and then Company and sum the values

df["Date_Modified"].index = df["Date_Modified"].index.strftime('%Y-%m')

Он возвращает строку чисел, но мне нужно, чтобы она возвращала строковый вывод.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
3
0
1 170
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Используйте Series.dt.strftime для установки Series строк на последнем шаге:

df["Date_Modified"]= df["Date_Modified"].dt.strftime('%Y-%m')

Или установите его перед groupby, тогда преобразование в месячный период не требуется:

df['Date_Modified'] = pd.to_datetime(df['Collection_End_Date']).dt.strftime('%Y-%m')
df = df.groupby(["Date_Modified", "Entity"]).sum().reset_index()

Другие вопросы по теме