从Panda的datetime< [M8]中删除时间 [英] Dropping time from datetime <[M8] in Pandas

问题描述

所以我的数据框中有一个'日期'列，日期格式如下

So I have a 'Date' column in my data frame where the dates have the format like this

0    1998-08-26 04:00:00 

如果我只想要年份月份和日子我该如何下降简单的小时？

If I only want the Year month and day how do I drop the trivial hour?

推荐答案

最快的方法是使用DatetimeIndex的normalize（你首先需要使列为DatetimeIndex）：

The quickest way is to use DatetimeIndex's normalize (you first need to make the column a DatetimeIndex):

In [11]: df = pd.DataFrame({"t": pd.date_range('2014-01-01', periods=5, freq='H')})

In [12]: df
Out[12]:
                    t
0 2014-01-01 00:00:00
1 2014-01-01 01:00:00
2 2014-01-01 02:00:00
3 2014-01-01 03:00:00
4 2014-01-01 04:00:00

In [13]: pd.DatetimeIndex(df.t).normalize()
Out[13]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-01-01, ..., 2014-01-01]
Length: 5, Freq: None, Timezone: None

In [14]: df['date'] = pd.DatetimeIndex(df.t).normalize()

In [15]: df
Out[15]:
                    t       date
0 2014-01-01 00:00:00 2014-01-01
1 2014-01-01 01:00:00 2014-01-01
2 2014-01-01 02:00:00 2014-01-01
3 2014-01-01 03:00:00 2014-01-01
4 2014-01-01 04:00:00 2014-01-01

。年，.month，.day。

DatetimeIndex also has some other useful attributes, e.g. .year, .month, .day.

从0.15他们将是一个dt属性，所以您可以使用以下方式访问此（和其他方法）：

From 0.15 they'll be a dt attribute, so you can access this (and other methods) with:

df.t.dt.normalize()
# equivalent to
pd.DatetimeIndex(df.t).normalize()

这篇关于从Panda的datetime< [M8]中删除时间的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！