将某些列类型从日期时间更改为日期答案

【问题标题】：Changing certain column type to date from datetime将某些列类型从日期时间更改为日期
【发布时间】：2022-01-11 13:23:02
【问题描述】：

我有一个df，我想在其中将某些列类型从datetime 更改为date：

field   category    2022-01-10 00:00:00     2022-01-17 00:00:00     2022-01-24 00:00:00
A       10          500                     700                     500
B       15          60                      70                      50

我正在努力实现这一目标：

field   category    2022-01-10      2022-01-17      2022-01-24
A       10          500             700             500
B       15          60              70              50

因为在与其他df 连接期间，列类型从2021-11-19 更改为2021-11-19 00:00:00。

来自this answer 我试过了::

df.loc[:,pd.to_datetime('2022-01-10 00:00:00') : pd.to_datetime('2022-06-20 00:00:00')].columns = 
                                                 pd.to_datetime(df.loc[:,pd.to_datetime('2022-01-10 00:00:00') : 
                                                 pd.to_datetime('2022-06-20 00:00:00')].columns)
                                                 .strftime('%Y-%m-%d')

但这并没有改变我无法理解的列的类型，因为

pd.to_datetime(df.loc[:,pd.to_datetime('2022-01-10 00:00:00') : pd.to_datetime('2022-06-20 00:00:00')].columns).strftime('%Y-%m-%d')

Index(['2022-01-10', '2022-01-17', '2022-01-24')]

【问题讨论】：

这里好像有列标题，和列类型不一样，能否提供数据示例beforeconcat？
其他df是否也包含日期时间列标题？
好地方，其他df 包含字符串。

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

在您的列索引中，您混合了字符串（“字段”和“类别”）和时间戳（其他列），因此您的列索引是 Index 而不是 DatetimeIndex。

>>> df.columns
Index([            'field',          'category', 2022-01-10 00:00:00,
       2022-01-17 00:00:00, 2022-01-24 00:00:00],
      dtype='object')

>>> [type(c) for c in df.columns]
[str,
 str,
 pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp,
 pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp,
 pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp]

Timestamp 的默认字符串表示为YYYY-mm-dd HH:MM:SS，而DatetimeIndex 的每个值的默认表示只能是YYYY-mm-dd（如果可能）。

要获取日期格式，您必须将 Timestamp 转换为字符串。

【讨论】：

【解决方案2】：

鉴于此，特定的列类型是日期时间。您可以使用 pandas 的 dt.date 仅保留日期。请看下面的例子。

dates_only = df["datetime"].dt.date

【讨论】：