如何将pandas中df中的时间日期格式改成只有日期

在 `pandas` 中，您可以使用 `strftime()` 方法将日期格式化为您想要的字符串格式。例如，如果您想将 DataFrame 中的时间日期格式改成只有日期，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间日期的示例数据框
df = pd.DataFrame({'datetime': pd.date_range('2022-01-01', periods=3, freq='H')})

# 将时间日期格式化为只包含日期的字符串格式
df['date'] = df['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 删除原始的时间日期列
df = df.drop('datetime', axis=1)

# 输出只包含日期的数据框
print(df)

输出结果如下：

         date
0  2022-01-01
1  2022-01-01
2  2022-01-01

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含时间日期的示例数据框。然后，我们使用 `dt.strftime()` 方法将时间日期格式化为 `%Y-%m-%d` 字符串格式，并将其添加到数据框中。接下来，我们删除原始的时间日期列，并输出只包含日期的数据框。

请注意，我们在 `drop()` 函数中将 `axis` 参数设置为 1，以指定我们要删除的是列而不是行。

相关问题

在pandas里将表格里的一列日期格式改成指定的格式

可以使用 pandas 的 `to_datetime()` 函数和 `strftime()` 方法来实现将表格中的一列日期格式改成指定的格式。具体步骤如下：

1. 使用 `to_datetime()` 函数将原始日期列转换为 pandas 中的 datetime 类型。

   df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

2. 使用 `strftime()` 方法将 datetime 类型的日期格式化为指定的格式。

   df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

其中，`'%Y-%m-%d'` 表示日期格式为年-月-日，可以根据需要修改格式。

最终结果将保存在原始表格中的日期列中。

如何把pandas某时间列改成年份

您可以使用 Pandas 的 dt 属性来获取时间的年份，然后将其赋给特定的列。下面是一些可能的代码实现：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'时间列': ['2021-02-12 10:03:43', '2022-05-22 14:23:12', '2023-08-08 08:08:08']})

# 将时间列转换为Pandas的时间类型
df['时间列'] = pd.to_datetime(df['时间列'])

# 使用dt.year属性获取年份
df['年份列'] = df['时间列'].dt.year

# 删除原始列
df = df.drop('时间列', axis=1)

# 打印结果
print(df)

这将创建一个新列 '年份列'，其中包含从原始 '时间列' 中提取的年份信息。

请注意，您需要针对自己的数据的格式进行适当的格式设置，以便 Pandas 正确地解释日期时间信息。