回答編集履歴
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タイポを直した
answer
CHANGED
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@@ -7,8 +7,8 @@
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[https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.dt.strftime.html](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.dt.strftime.html)
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**【
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**【修正回答】**
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質問を読み返してみると、date列は
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質問を読み返してみると、date列は datetime型ではなくて Object型なのですね・・
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であれば、
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文字列型 → Datetime型 → 文字列型
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となって
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回答が間違っていたので修正
answer
CHANGED
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@@ -4,4 +4,17 @@
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4
4
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df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y%m%d')
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```
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となります。
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[https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.dt.strftime.html](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.dt.strftime.html)
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[https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.dt.strftime.html](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Series.dt.strftime.html)
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**【追記】**
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質問を読み返してみると、date列はは datetime型ではなくて Object型なのですね・・
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であれば、
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文字列型 → Datetime型 → 文字列型
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となって
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```Python
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df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
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df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y%m%d')
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```
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ですね。（スミマセン）
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その他にも正規表現で文字列を加工する方法もありますが、とりあえず上記の方法で実現できると思います。
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