我用熊猫。To_datetime解析数据中的日期。Pandas默认情况下表示datetime64[ns]的日期，即使这些日期都是每天的。 我想知道是否有一种优雅/聪明的方法将日期转换为datetime。[D]这样，当我把数据写入CSV时，日期不会附加00:00:00。我知道我可以逐个元素手动转换类型:
[dt.to_datetime().date() for dt in df.dates]
但这真的很慢，因为我有很多行，这有点违背了使用pandas.to_datetime的目的。是否有一种方法可以一次转换整个列的dtype ?或者，熊猫也一样。to_datetime支持一个精度规范，以便我可以摆脱时间部分，同时与日常数据?
当前回答
从0.15.0版本开始，现在可以很容易地使用.dt来访问date组件:
df['just_date'] = df['dates'].dt.date
上面返回一个日期时间。Date dtype，如果你想要一个datetime64，那么你可以将time组件规范化为midnight，这样它就会将所有值设置为00:00:00:
df['normalised_date'] = df['dates'].dt.normalize()
这将dtype保持为datetime64，但是显示只显示日期值。
Pandas: .dt访问器 pandas.Series.dt
其他回答
这在UTC时间戳上为我工作(2020-08-19T09:12:57.945888)
for di, i in enumerate(df['YourColumnName']):
df['YourColumnName'][di] = pd.Timestamp(i)
Pandas v0.13+:使用带date_format参数的to_csv
尽可能避免将datetime64[ns]系列转换为datetime的对象dtype系列。日期对象。后者通常使用pd.Series.dt构造。date，存储为指针数组，相对于纯基于numpy的序列效率较低。
由于您关心的是写入CSV时的格式，只需使用to_csv的date_format参数。例如:
df.to_csv(filename, date_format='%Y-%m-%d')
有关格式约定，请参阅Python的strftime指令。
转换为datetime64[D]:
df.dates.values.astype('M8[D]')
尽管将其重新分配给DataFrame col会将其恢复为[ns]。
如果你想要实际的datetime.date:
dt = pd.DatetimeIndex(df.dates)
dates = np.array([datetime.date(*date_tuple) for date_tuple in zip(dt.year, dt.month, dt.day)])
我希望能够更改数据帧中一组列的类型，然后删除保持日期的时间。Round ()， floor()， ceil()都可以工作
df[date_columns] = df[date_columns].apply(pd.to_datetime)
df[date_columns] = df[date_columns].apply(lambda t: t.dt.floor('d'))
从0.15.0版本开始，现在可以很容易地使用.dt来访问date组件:
df['just_date'] = df['dates'].dt.date
上面返回一个日期时间。Date dtype，如果你想要一个datetime64，那么你可以将time组件规范化为midnight，这样它就会将所有值设置为00:00:00:
df['normalised_date'] = df['dates'].dt.normalize()
这将dtype保持为datetime64，但是显示只显示日期值。
Pandas: .dt访问器 pandas.Series.dt
