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
只是给一个最新的答案，以防有人看到这篇旧帖子。
在转换为datetime时添加"utc=False"将删除时区组件，并仅保留datetime64[ns]数据类型的日期。
pd.to_datetime(df['Date'], utc=False)
你将能够在excel中保存它而不会得到错误“ValueError: excel不支持带时区的日期时间。在写入Excel之前，请确保日期时间不受时区影响。”
其他回答
虽然我给EdChum的答案投了赞成票，这是对OP提出的问题最直接的回答，但它并没有真正解决性能问题(它仍然依赖于python datetime对象，因此对它们的任何操作都不会向量化——也就是说，它会很慢)。
更好的替代方法是使用df['dates'].dt.floor('d')。严格来说，它并不是“只保留日期部分”，因为它只是将时间设置为00:00:00。但它确实按照OP的要求工作，例如:
印刷到丝网 保存到CSV 使用列进行分组
．.． 而且效率更高，因为运算是向量化的。
编辑:事实上，OP们更喜欢的答案可能是“最近版本的熊猫不把时间写入csv，如果所有的观测值都是00:00:00”。
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')
如果该列不是datetime格式:
df['DTformat'] = pd.to_datetime(df['col'])
一旦它是datetime格式，你可以将整个列转换为日期，就像这样:
df['DateOnly'] = df['DTformat'].apply(lambda x: x.date())
df(“列”)= df(“列”).dt.strftime(“% m / % d / Y %”)
这将给你的只是日期，没有时间在你想要的格式。您可以根据需要更改格式'%m/%d/%Y'它将更改列的数据类型为'object'。
如果你只想要日期而不想要时间的YYYY-MM-DD格式，请使用:
df['Column'] = pd.to_datetime(df['Column']).dt.date
数据类型为“object”。
对于'datetime64'数据类型，使用:
df['Column'] = pd.to_datetime(df['Column']).dt.normalize()
简单的解决方案:
df['date_only'] = df['date_time_column'].dt.date
