pandas로 날짜 구문 분석: 날짜 구성 요소만 유지
pandas.to_datetime을 사용하여 날짜를 구문 분석할 때 pandas는 기본적으로 이를 datetime64로 나타냅니다. [ns], 날짜가 매일만인 경우에도 마찬가지입니다. 이로 인해 CSV에 데이터를 쓸 때 원하지 않는 "00:00:00"이 추가될 수 있습니다.
datetime.date 또는 datetime64[D]
로 변환하려면 날짜를 datetime.date 또는 datetime64[D]로 변환하면 몇 가지가 있습니다. 옵션:
- 요소 반복: dt.to_datetime().date()를 사용하여 각 요소를 수동으로 변환하는 것이 가능하지만 대규모 데이터 세트의 경우 속도가 느립니다.
- .dt 속성 사용: Pandas 버전 0.15.0부터 다음을 사용할 수 있습니다. .dt 속성을 사용하면 날짜 구성 요소에만 액세스할 수 있습니다.
df['just_date'] = df['dates'].dt.date
이렇게 하면 dtype 개체가 있는 datetime.date 개체가 반환됩니다.
- 정규화: dtype을 datetime64로 유지하려면 날짜:
df['normalised_date'] = df['dates'].dt.normalize()
이렇게 하면 시간 구성 요소가 자정(00:00:00)으로 설정되지만 디스플레이에는 여전히 날짜 값만 표시됩니다.
정밀 사양:
pandas.to_datetime은 아직 정밀 사양을 지원하지 않습니다. 그러나 앞서 언급한 방법은 원하는 날짜 표현을 얻는 대체 방법을 제공합니다.
위 내용은 Pandas Datetime 시리즈에서 날짜 구성 요소만 추출하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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