python - 在没有循环的情况下更改数据框单元格的类型

Question

有时，数据不是我们希望的格式。Python 提供了处理这个问题的方法（例如 int() 和 str()），但 Data Frames 的解决方案并非易事。

例如，让我们生成一个包含 5 个日期时间观察的数据框：

import pandas
from datetime import datetime

datelist = pd.date_range(datetime.today(), periods=5).tolist()
df = pd.DataFrame (datelist, columns = ['A'])

我们的目标是将此日期时间数据转换为日期格式。

首先，我们可以尝试

df['A'] = df['A'].datetime.date()

我们将得到一个属性错误：“系列”对象没有属性“日期”。那么，一个选项是创建一个循环来一次更改每个单元格，但是，根据 Pandas 文档，我们永远不应该更改我们正在迭代的内容（https://pandas.pydata.org/pandas-docs/稳定/参考/api/pandas.DataFrame.iterrows.html）。那么，我们该如何解决这个问题呢？

标签： pythonpandasdataframedatetime

Answer 1

您可以对 Series 值的 datetimelike 属性使用.dt访问器 ：

df.A.dt.date

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# 1    2021-02-24
# 2    2021-02-25
# 3    2021-02-26
# 4    2021-02-27
# Name: A, dtype: object