python df判断某类型为字符串的数据各不相同的列，若符合 2022-01-01 00:00:00格式，则替换为2022-01-01格式

你可以使用 pandas 库中的 apply() 方法来进行一列数据的操作。首先，需要将该列数据的数据类型转换为字符串类型，然后使用正则表达式判断字符串是否符合给定格式，如果符合，则进行替换。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {'col1': ['2022-01-01 00:00:00', '2021-12-31 23:59:59'],
        'col2': ['2022-01-01 00:00:00', '2022-01-02 12:00:00']}

# 将数据转换为 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 定义替换函数
def replace_date(value):
    if isinstance(value, str) and bool(re.match('\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}', value)):
        return value[:10]
    else:
        return value

# 对所有的字符串类型的数据进行操作
df = df.apply(lambda x: x.apply(replace_date) if x.dtype == 'object' else x)

# 打印结果
print(df)

运行结果为：

         col1        col2
0  2022-01-01  2022-01-01
1  2021-12-31  2022-01-02

其中，replace_date() 函数中的正则表达式 `\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}:\d{2}` 表示以空格分隔的日期时间格式，例如 2022-01-01 00:00:00。如果符合该格式，则只取前 10 个字符，即日期部分，最终返回。如果不符合该格式，则直接返回原值。如果其中某列数据本身不是字符串类型，apply() 方法不会对其进行操作，直接返回原值。