使用pandas 解析日期:僅保留日期組件
使用pandas.to_datetime 解析日期時,pandas 預設為表示為datetime64 [nsdatetime64 [nsdatetime64 [nsdatetime64 [nsdatetime ],即使日期僅限每日。這可能會導致在將資料寫入 CSV 時意外附加「00:00:00」。
轉換為datetime.date 或datetime64[D]
至將日期轉換為datetime.date 或datetime64[D],有一些選項:
- 循環元素:使用dt.to_datetime().date() 手動轉換每個元素是可能的,但對於大型資料集來說速度很慢。
- 使用.dt 屬性:從Pandas 版本0.15.0 開始,您可以使用.dt 屬性僅訪問日期組件:
df['just_date'] = df['dates'].dt.date
這將傳回具有物件dtype 的datetime.date 物件。
- 標準化: 要保持dtype 為datetime64,您可以規範化日期:
df['normalised_date'] = df['dates'].dt.normalize()
這會將時間部分設定為午夜(00 :00:00),但顯示幕仍將僅顯示日期值。
精準度規格:
pandas.to_datetime 尚不支援精準度規格。但是,上述方法提供了獲取所需日期表示的替代方法。
以上是如何從 Pandas 日期時間系列中僅提取日期組件?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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