熊猫日期时间格式答案

【问题标题】：Pandas Datetime Formatting熊猫日期时间格式
【发布时间】：2016-08-04 18:27:01
【问题描述】：

目前我的日期被格式化为字符串。我能够使用以下方法将字符串转换为日期时间：

df['submitted_on'] = df['submitted_on'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f'))

我想删除时间戳，但这样做非常困难。我的首选格式是%Y%m%d。所以我偶然发现了THIS 页面并添加了.date()。结果如下：

df['submitted_on'] = df['submitted_on'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x, '%Y%m%d').date())

我收到此值错误，我再次迷失了如何删除时间戳。非常感谢任何帮助。

ValueError: 时间数据 '2015-02-26 16:45:36.0' 与格式 '%Y%m%d' 不匹配

【问题讨论】：

请发布一个示例DataFrame。

标签： python datetime pandas

【解决方案1】：

您可以将Timestamp 对象转换为datetime.datetime 对象并提取datetime.date 部分，如图所示：

In [7]: import pandas as pd

In [8]: print(pd.Timestamp('2015-02-26 16:45:36.0').to_datetime().date())
2015-02-26
<class 'datetime.date'>

您想要的格式：

In [11]: print(pd.Timestamp('2015-02-26 16:45:36.0').to_datetime().date().strftime("%Y%m%d"))
20150226
<class 'str'>

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用normalize (docs)。

dti = pd.DatetimeIndex(start='today', periods=4, freq='D')
dti

输出

DatetimeIndex(['2016-08-04 14:30:34.447589', '2016-08-05 14:30:34.447589',
               '2016-08-06 14:30:34.447589', '2016-08-07 14:30:34.447589'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

和

dti.normalize()

输出

DatetimeIndex(['2016-08-04', '2016-08-05', '2016-08-06', '2016-08-07'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

如果是一系列时间戳，您可以使用地图进行转换。

编辑：@piRSquared 的方式在这种情况下更好。

pd.to_datetime(dti).map(lambda dt: dt.date())

输出

array([datetime.date(2016, 8, 4), datetime.date(2016, 8, 5),
       datetime.date(2016, 8, 6), datetime.date(2016, 8, 7)], dtype=object)

【讨论】：

谢谢亚历克斯。将 dti.normalize() 应用于我的整个数据框是否可行，还是应该只对日期时间列进行规范化？

【解决方案3】：

s = pd.Series(['2010-01-01 10:00', '2010-06-01 11:00'])

pd.to_datetime(pd.to_datetime(s).dt.date)

【讨论】：