pandas 时间戳截取日期

可以使用 pandas 中的 date_range 函数生成一个时间序列，然后使用 strftime 函数将时间戳转换为日期格式，再使用字符串截取函数截取日期部分即可。具体代码如下：

import pandas as pd

# 生成时间序列
ts = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-31', freq='D')

# 将时间戳转换为日期格式，并截取日期部分
dates = [t.strftime('%Y-%m-%d') for t in ts]

print(dates)

输出结果为：

['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', ..., '2021-12-29', '2021-12-30', '2021-12-31']

相关问题

pandas 截取时间戳为日期时间

可以使用 pandas 的 `to_datetime()` 方法将时间戳转换为日期时间格式，然后使用 `dt.date` 属性截取日期部分。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个时间戳序列
ts = pd.Series(['2022-01-01 12:34:56', '2022-02-01 23:45:01', '2022-03-01 09:08:14'])

# 转换为日期时间格式
dt = pd.to_datetime(ts)

# 截取日期部分
date = dt.dt.date

print(date)

输出结果：

0    2022-01-01
1    2022-02-01
2    2022-03-01
dtype: object

其中，`dt` 是 `DatetimeProperties` 对象，提供了许多有用的日期时间属性和方法，如 `dt.year`、`dt.month`、`dt.day`、`dt.hour`、`dt.minute`、`dt.second` 等。

截取pandas时间相减为正的行

假设你有一个包含两个时间戳的 pandas DataFrame，如下所示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'start': ['2021-01-01 10:00:00', '2021-01-02 11:00:00', '2021-01-03 12:00:00'],
                   'end': ['2021-01-01 11:00:00', '2021-01-02 09:00:00', '2021-01-03 14:00:00']})
df['start'] = pd.to_datetime(df['start'])
df['end'] = pd.to_datetime(df['end'])
print(df)

输出：

                start                 end
0 2021-01-01 10:00:00 2021-01-01 11:00:00
1 2021-01-02 11:00:00 2021-01-02 09:00:00
2 2021-01-03 12:00:00 2021-01-03 14:00:00

你可以使用 pandas 的时间差函数 `pd.Timedelta` 来计算时间差，然后使用条件过滤器来筛选出时间差为正的行，如下所示：

duration = df['end'] - df['start']
positive_duration = duration[duration > pd.Timedelta(0)]
result = df.loc[positive_duration.index]
print(result)

输出：

                start                 end
0 2021-01-01 10:00:00 2021-01-01 11:00:00
2 2021-01-03 12:00:00 2021-01-03 14:00:00

这样，你就得到了一个只包含时间差为正的行的 DataFrame。