pd.to_datetime只保留日期

要只保留日期，可以在使用pd.to_datetime时，将参数'unit'设置为'd'。例如:

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], unit='d')

这样就可以将df中的'date'列转换为日期格式，并且只保留日期部分。

相关问题

pd.to_datetime只保留年月

### 回答1：
当使用 Pandas 中的 `pd.to_datetime` 函数将字符串转换为日期时间格式时，可以使用 `strftime` 方法将其转换为只包含年月的日期时间格式。具体地说，可以使用 `"%Y-%m"` 的格式字符串将日期时间格式化为只包含年月的形式。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期的示例数据
dates = pd.Series(['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01'])

# 使用 pd.to_datetime 将字符串转换为日期时间格式
dates = pd.to_datetime(dates)

# 使用 strftime 将日期时间格式化为只包含年月的形式
dates_year_month = dates.dt.strftime("%Y-%m")

print(dates_year_month)

输出结果为：

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

可以看到，输出的结果只包含了年月，而没有包含日、时、分、秒等信息。

### 回答2：
首先，pd.to_datetime是pandas中的一个函数，用于将字符串或数值转换为datetime格式（日期时间格式）。

如果想仅保留年月，可以通过在to_datetime函数中使用.dt.year和.dt.month方法来仅提取年月。

举个例子，假设有如下数据：

import pandas as pd
date_list = ['2020-01-01', '2020-02-01', '2020-03-01', '2020-04-01', '2020-05-01']
df = pd.DataFrame(date_list, columns=['date'])

这创建了一个名为df的数据框，其中包含5个日期字符串。

现在，我们可以使用pd.to_datetime函数将其转换为datetime格式：

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

这将把date列转换为datetime格式。但是，由于该列包含完整的日期和时间信息，我们需要进一步处理以仅包含年月。

我们可以使用.dt.year和.dt.month方法来提取年月：

df['year'] = df['date'].dt.year
df['month'] = df['date'].dt.month

这将为我们创建两个新的列，一个为年份，一个为月份。

如果只需要年月信息而不需要创建新的列，则可以使用strftime方法格式化日期：

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

这将将date列格式化为“年-月”字符串格式。

因此，在pandas中使用pd.to_datetime函数时，可以使用.dt.year和.dt.month方法提取年月信息，或使用strftime方法将其格式化为“年-月”字符串格式。

### 回答3：
pd.to_datetime是pandas库中常用的一个时间序列处理函数，它能将一定格式的时间数据转化为pandas中的时间类型。在默认情况下，pd.to_datetime函数会将输入的时间数据解析为包含年、月、日等细节的完整时间类型。

如果我们需要从输入的时间数据中仅保留年月，并去掉日、时、分和秒等更加精细的时间信息，可通过pd.to_datetime函数的format参数进行设置。

具体地，我们可以构造一个格式掩码字符串，对保留的字段进行指定，然后将其传递到pd.to_datetime函数的format参数中。

例如，如果我们想要保留年月的数据格式字符串为“%Y-%m”，那么可以通过以下示例代码实现：

import pandas as pd

# 构造时间数据
date_str = '2022-10-15 12:34:56'
dates = pd.Series([date_str])

# 转换时间数据
dates = pd.to_datetime(dates, format='%Y-%m')

# 输出结果
print(dates)

在这个示例中，我们首先使用pd.Series将一个时间字符串“‘2022-10-15 12:34:56’”转化为一个包含单个元素的pandas Series类型。

之后，我们调用pd.to_datetime函数，将这个Series类型的时间数据转化为pandas时间类型，并通过format参数以格式字符串“%Y-%m”的形式，指定了“仅保留年月”的需求。

最后，我们打印输出了得到的pandas时间数据。从输出结果中可以看到，我们成功地将原始时间数据中的日、时、分和秒信息去除，只保留了年月部分的时间信息。

总之，pd.to_datetime函数可以通过format参数进行自定义格式化指定，从而灵活地处理时间数据中的各个精细部分，并满足不同的需求。

pd.to_datetime可以只保留年份吗

可以的，你可以使用`pd.to_datetime`的`format`参数来指定输出的格式。如果你只想保留年份，可以使用`'%Y'`作为格式字符串。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date': ['2021-05-01', '2020-06-01', '2019-07-01']})

df['year'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y').dt.year

print(df)

输出：

         date  year
0  2021-05-01  2021
1  2020-06-01  2020
2  2019-07-01  2019

在上面的例子中，`pd.to_datetime`函数将日期字符串转换为Pandas的`datetime64[ns]`类型，并使用`format='%Y'`指定只保留年份。然后，我们使用`dt.year`属性提取年份并创建一个新的列。