dataframe删除日期中的时间
时间: 2024-05-04 12:15:14 浏览: 11
可以使用 pandas 的 strftime() 函数将日期中的时间删除。具体实现方法可以参考以下代码片段:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含日期和时间的 dataframe
df = pd.DataFrame({'date': ['2021-09-07 13:30:00', '2021-09-08 12:45:00']})
# 将日期字符串转换成 datetime 对象
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 使用 strftime() 函数删除时间部分并重新转换回字符串格式
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
# 打印处理后的 dataframe
print(df)
```
输出结果如下:
```
date
0 2021-09-07
1 2021-09-08
```
注意:以上代码仅供参考,具体实现方法可能需要根据实际情况进行调整。
相关问题
Dataframe中没有问题归纳
Dataframe 是 Pandas 库中用于处理结构化数据的核心对象之一。它类似于电子表格,可以存储和操作表格数据。在使用 Dataframe 时,需要注意以下几个常见的问题:
1. 数据类型问题:在读入数据时,需要确认每一列的数据类型是否正确,特别是日期、时间、数字等数据类型。
2. 缺失值问题:在处理数据时,可能会遇到缺失值,需要考虑如何填充或删除这些缺失值。
3. 重复数据问题:有时候数据会有重复的行或列,需要通过去重等方法进行处理。
4. 数据格式问题:在输出数据时,需要确认数据的格式是否正确,例如是否需要加上表头、是否需要进行数据格式转换等。
以上这些问题都需要仔细处理,以确保 Dataframe 中的数据质量和准确性。
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:
```python
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。