python-3.x - 如何在Pandas中一次将多列数据类型格式转换为另一种数据类型格式，而又不提及列名称？

Question

我有20多个具有datetime64[ns]格式的列的数据框。我想将它们全部转换为stringtime。有没有简单的方法可以做到这一点。

Data.dtypes
LT_TOTAL                    float64
INSERT_DT            datetime64[ns]
M0_ACT_0400          datetime64[ns]
M0_ACT_0500          datetime64[ns]
M2_ACT_1100          datetime64[ns]
M1_ACT_1240          datetime64[ns]
M3_ACT_1305          datetime64[ns]
M4_ACT_1400          datetime64[ns]
M5_ACT_1600          datetime64[ns]
M6_ACT_2990          datetime64[ns]
M7_ACT_3000                  object

正常方式

data.loc[:,'M4_INI_1400'] =data.loc[:,'M4_INI_1400'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

当前如果有20列，我需要重复此语句20次。我正在寻找另一种简单的方法。

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Answer 1

一种简单的方法是选择具有dtype datetime64的列。将它们切出，stack并调用dt.strftime('%Y-%m-%d')和unstack并将它们分配回去

cols = df.select_dtypes('datetime64').columns
df[cols] = df[cols].stack().dt.strftime('%Y-%m-%d').unstack()

注意：在大数据帧上，我不知道这种方法的速度。