示例

我想这就是你所说的情况。

import pandas as pd
cols = pd.date_range('2020-01-01', '2020-01-03')
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [5, 6, 7]], columns=cols)

字符串
DF
x1c 0d1x的数据
df有DatetimeIndex列。
但是如果你做字符串列，他们得到00：00：00

df['col1'] = [4, 8]

型
DF

的
事实上，它们都有00：00：00，所以它们不是生成的，而是显示被忽略的内容。

验证码

使用isinstance检查日期时间并转换“%Y-%m-%d”格式

from datetime import datetime
df.columns = df.columns.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d') if isinstance(x, datetime)  else x)

型
DF

这是我的尝试。

import pandas as pd
import datetime

data = {
    datetime.datetime.strptime('2023-12-11', '%Y-%m-%d'): [-1, -1, 0, 1, 1],
    datetime.datetime.strptime('2023-12-12', '%Y-%m-%d'): [-1, -1, 1, 1, 1],
    
}

index = ['EUR_micro', 'GOLD_micro', 'SP500_micro', 'DAX', 'MXP']

df = pd.DataFrame(data, index=index)

df.info()
 0   2023-12-11 00:00:00  5 non-null      int64
 1   2023-12-12 00:00:00  5 non-null      int64

字符串
将列从datetime对象转换为字符串

df = df.rename(columns=lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
df.info()
#   Column      Non-Null Count  Dtype
---  ------      --------------  -----
 0   2023-12-11  5 non-null      int64
 1   2023-12-12  5 non-null      int64

型