Comment supprimer les informations temporelles des dates à l'aide de pandas.to_datetime ?

Suppression des informations temporelles lors de l'utilisation de pandas.to_datetime

Lors de l'analyse des dates avec pandas.to_datetime, la représentation par défaut inclut des informations temporelles, même lorsque le les données ne contiennent que des valeurs quotidiennes. Cela peut conduire à des résultats indésirables lors de l'exportation au format CSV, car les dates sont suivies de 00:00:00.

Conversion efficace des dates uniquement

Pour résoudre ce problème, pandas propose une solution élégante grâce à son accessoire .dt. Cela vous permet d'accéder à des composants de date ou d'heure spécifiques de l'objet datetime. Par exemple, pour extraire uniquement la partie date tout en conservant le type datetime64, utilisez :

df['normalised_date'] = df['dates'].dt.normalize()

Cela normalise le composant horaire à minuit (00:00:00) tout en préservant les informations de date au format datetime64.

Alternativement, pour le format de date simple :

Si vous préférez stocker les dates au format datetime.date avec le type d'objet, utilisez :

df['just_date'] = df['dates'].dt.date

Cela convertit les dates en objets datetime.date, qui affichent uniquement la valeur de la date.

En tirant parti de l'accessoire .dt, vous pouvez convertir efficacement les dates aux formats datetime64[D] ou datetime.date, résolvant ainsi le problème. problème d'informations temporelles indésirables dans votre sortie.

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