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
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'))
其他回答
Pandas DatetimeIndex和Series有一个叫做normalize的方法，它可以做你想做的事情。
你可以在这个答案中了解更多。
它可以用作ser.dt.normalize()
在>1000000行的表中，我发现这些都是快速的，地板只是稍微快一点:
df['mydate'] = df.index.floor('d')
or
df['mydate'] = df.index.normalize()
如果你的索引有时区，而你不想在结果中显示这些时区，请执行以下操作:
df['mydate'] = df.index.tz_localize(None).floor('d')
Df.index.date要慢很多倍;To_datetime()更糟糕。两者都有进一步的缺点，结果不能保存到hdf存储，因为它不支持datetime.date类型。
注意，这里我使用索引作为日期源;如果您的源是另一列，则需要添加.dt，例如df.mycol.dt.floor('d')
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'))
这是一个提取日期的简单方法:
import pandas as pd
d='2015-01-08 22:44:09'
date=pd.to_datetime(d).date()
print(date)
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)])
