Pandas 将时间戳列转换为日期时间答案

【问题标题】：Pandas Convert Timestamp Column to DatetimePandas 将时间戳列转换为日期时间
【发布时间】：2016-10-05 06:43:43
【问题描述】：

鉴于以下数据框和必要的争论：

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A':['a','b','c'],
        'dates':['2015-08-31 00:00:00','2015-08-24 00:00:00','2015-08-25 00:00:00']})
df.dates=df.dates.astype(str)
df['dates'] = pd.to_datetime(df.dates.str.split(',\s*').str[0])
set(df['dates'])

我最终得到：

{Timestamp('2015-08-24 00:00:00'),
 Timestamp('2015-08-25 00:00:00'),
 Timestamp('2015-08-31 00:00:00')}

我需要将时间戳转换回日期时间（真的，只是日期）格式。

我已经根据this post的答案尝试了这个：

df['dates'].to_pydatetime()

但是返回：

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'to_pydatetime'

在我的真实数据中，数据类型是：<M8[ns]

【问题讨论】：

Converting between datetime and Pandas Timestamp objects的可能重复
请参阅编辑后的帖子。我尝试了该帖子中建议的方法，但对我不起作用。

标签： python-3.x datetime timestamp

【解决方案1】：

如果您只想从给定的Timestamp 对象中提取日期，则可以通过调用未绑定的Timestamp.date 方法来获取原始datetime.date 对象，如下所示：

import pandas as pd
from pandas import Timestamp, Series, date_range

start = Timestamp('2016-01-01')
stop = Timestamp('2016-01-02')
s = Series(date_range(start, stop, freq = 'H'))

print s[0]
2016-01-01 00:00:00

print s.map(Timestamp.date)[0]
2016-01-01
dtype: object

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用dt.date 返回一个datetime.date 对象：

In [3]:
set(df['dates'].dt.date)

Out[3]:
{datetime.date(2015, 8, 24),
 datetime.date(2015, 8, 25),
 datetime.date(2015, 8, 31)}

【讨论】：

这仅从时间戳中提取日期，而不是整个日期时间。

【解决方案3】：

我有一个类似的问题，我需要在 numpy 中将时间戳转换为日期时间，但我相信它也可以应用于 Pandas。我认为使用 Pandas.Timestamp 下的函数会更好地转换时间戳，如下所示。

================================

np1=pd.DataFrame.to_numpy(df2)
print(np1)
[[Timestamp('2019-01-31 00:00:00') 'UCHITEC'  2000 2.56 5129.54]
 [Timestamp('2019-01-16 00:00:00') 'UCHITEC'  1000 2.61 2618.79]]

np2= np.asarray(np1)
Timestamp('2019-01-16 00:00:00')

np3 = pd.Timestamp.to_datetime64(np2[0][0])
np4 = pd.Timestamp.to_pydatetime(np2[1][0])

print(np3)
print(np4)

2019-01-31T00:00:00.000000000
2019-01-16 00:00:00

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以直接使用apply进行转换：

df.dates = df.dates.apply(lambda x: x.date())

这会将之前的“日期”（作为时间戳）就地转换为仅截断的“日期时间”部分

【讨论】：

【解决方案5】：

这对我有用。 df['time'] 由一列时间戳组成

df['time'] = df['time'].apply(lambda x: datetime.datetime.fromtimestamp(x).strftime('%Y-%m-%d'))

# i.e. x is a timestamp such as 1641772800 (or in date 2022-01-10)

【讨论】：