pandas datetime 删除列

请问你是想删除 pandas dataframe 中的一个日期时间列吗？如果是的话，你可以使用 drop 方法将该列删除，如下所示：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期时间列的 dataframe
data = {'date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10'), 
        'value': range(1, 11)}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除日期时间列
df.drop('date', axis=1, inplace=True)

print(df)

这将输出一个只包含值列的 dataframe：

   value
0      1
1      2
2      3
3      4
4      5
5      6
6      7
7      8
8      9
9     10

相关问题

pandas 删除时分秒

要删除 pandas 数据框中的时分秒（即时间部分），您可以使用 `dt.date` 属性将日期时间列转换为日期，并重新赋值给原始列。这将删除时间部分并仅保留日期。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({'datetime': ['2022-01-01 10:30:00', '2022-02-01 14:45:00']})

# 将 datetime 列转换为日期
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.date

print(df)

输出:

     datetime
0  2022-01-01
1  2022-02-01

pandas将某一列字符串转为datetime类型

可以使用 `pandas` 的 `to_datetime` 方法将某一列字符串转为 `datetime` 类型。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({
    'date_str': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'],
    'value': [1, 2, 3, 4, 5]
})

# 将字符串列转为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date_str'])

# 删除原始的字符串列
df.drop(columns=['date_str'], inplace=True)

print(df)

输出结果如下：

   value       date
0      1 2022-01-01
1      2 2022-01-02
2      3 2022-01-03
3      4 2022-01-04
4      5 2022-01-05

在这个例子中，我们使用 `pd.to_datetime()` 方法将 `date_str` 列转换为 `datetime` 类型，并将转换后的数据存储到 `date` 列中。最后，我们删除了原始的 `date_str` 列。