pandas如何将datetime64[ns]转为字符串日期

将datetime64[ns]类型转为字符串日期，可以使用pandas中的strftime函数。

strftime函数可以将时间日期格式化为字符串。

下面是完整的攻略：

1. 读取数据并将日期列的格式转换为datetime64[ns]类型

```python
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d')
```

1. 使用strftime函数将datetime64[ns]类型转换为字符串日期

python
df['Date_str'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

上述代码中，'%Y-%m-%d'为日期格式的字符串，其中%Y表示四位数年份，%m表示两位数的月份，%d表示两位数的日期。

上述代码将datetime64[ns]类型的日期转为了字符串日期并存储在新列Date_str中。

下面是两个示例说明：

1. 将datetime64[ns]类型的日期转换为字符串日期，并将其作为csv格式写入文件

```python
import pandas as pd

# 创建测试数据
df = pd.DataFrame({'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
'Value': [1, 2, 3]})

# 将日期列的格式转换为datetime64[ns]类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d')

# 使用strftime函数将日期列转换为字符串日期
df['Date_str'] = df['Date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 将dataframe写入csv文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

```

1. 将datetime64[ns]类型的日期转换为字符串日期，并且只要月份和日份信息

```python
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d')

# 使用strftime函数将日期列转换为只包含月份和日份的字符串日期
df['Date_str'] = df['Date'].dt.strftime('%m-%d')

# 输出转换后的dataframe
print(df)
```

上述代码中，'%m-%d'表示只包含月份和日份的日期格式，输出结果如下：

Date Value Date_str
0 2021-01-01 1 01-01
1 2021-01-02 2 01-02
2 2021-01-03 3 01-03

通过上述示例可以看出，在pandas中转换datetime64[ns]类型为字符串日期非常方便。