pandas datetime只要年月日
时间: 2023-04-24 21:04:16 浏览: 348
可以使用pandas的dt属性来提取日期中的年月日,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含日期的Series
dates = pd.Series(['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01'])
# 将字符串转换为日期类型
dates = pd.to_datetime(dates)
# 提取年月日
year = dates.dt.year
month = dates.dt.month
day = dates.dt.day
print(year)
print(month)
print(day)
```
输出结果为:
```
2021
1 2021
2 2021
dtype: int64
1
1 2
2 3
dtype: int64
1
1 1
2 1
dtype: int64
```
可以看到,通过dt属性可以方便地提取日期中的年月日。
相关问题
pandas只要日期年月日不要后边的
时间怎么处理?
可以使用 pandas 的 datetime 模块中的 date() 方法来提取日期的年月日部分,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含日期时间的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01 12:34:56', '2022-01-02 01:23:45']})
# 将 date 列转换为 datetime 类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 提取日期的年月日部分
df['date'] = df['date'].dt.date
print(df)
```
输出结果为:
```
date
2022-01-01
1 2022-01-02
```
这样就可以只保留日期的年月日部分了。
pandas 时间格式化 只有年月日
要将时间格式化为只包含年月日的形式,可以使用Pandas的to_datetime()方法和strftime()方法来实现。
首先,使用to_datetime()方法将时间列转换为datetime类型。例如,可以使用以下代码将字符串时间列转换为datetime类型的Series对象:
```python
import pandas as pd
date = ['2012-05-06 11:00:00', '2012-05-16 11:00:00']
pd_date = pd.to_datetime(date)
```
然后,使用strftime()方法将datetime类型转换为字符串类型,只包含年月日。例如,可以使用以下代码将datetime类型的Series对象转换为只包含年月日的字符串:
```python
df = pd.Series(pd_date)
formatted_date = df.dt.strftime('%Y-%m-%d')
```
其中,`'%Y-%m-%d'`是strftime()方法的格式化字符串,用于表示年、月和日的格式。
通过以上步骤,你可以将时间格式化为只包含年月日的形式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas日期格式](https://blog.csdn.net/Java_KW/article/details/124108784)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Pandas日期时间格式化](https://blog.csdn.net/ccc369639963/article/details/124271280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]