时间戳

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python - 将时间戳转换为日期并仅将日期保留在 pandas 列内的列表中

问题描述

我有一个 df，它看起来像：

df

date

[2021-08-31 00:00:00]
[2021-07-02 00:00:00, 2021-07-02 00:00:00]
[2021-08-31 00:00:00, 2021-09-15 00:00:00]

当我将其导出到时，.csv我得到一个如下所示的列：

date

[Timestamp('2021-08-31 00:00:00')]
[Timestamp('2021-07-02 00:00:00'), Timestamp('2021-07-02 00:00:00')]
[Timestamp('2021-08-31 00:00:00'), Timestamp('2021-09-15 00:00:00')]

我希望文件具有与没有.csv时相同的外观，最好没有小时、分钟和秒。dfTimestamp

我尝试了什么：

检查我是否可以像这样转换它：

for nr, item in enumerate(df['date']):
    print(pd.to_datetime(item[nr],format='%Y%m%d'))
    print(type(item[nr]))
    break

format但它仍然返回秒数，如果我添加了参数，我不明白为什么。

2021-08-31 00:00:00
<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>

我试过了：

def to_date(df):
    res = []
    for nr, item in enumerate(df['date']):
        res.append(item[nr].date())
    return res

df['test'] = to_date(df)

但我得到：

IndexError：列表索引超出范围

而且我不确定我应该如何转换它，以便在我的.csv文件中我会得到看起来像这样的日期2021-08-31。

标签： pythonpandasdatetime

解决方案

尝试通过map()和列表理解：

df['date']=df['date'].map(lambda x:[str(y) for y in x])
#you can also use apply() or agg() but they are slower then map()

最后使用to_csv()方法：

df.to_csv('filename.csv')

更新：

如果您只想要日期部分，那么：

df['date']=df['date'].map(lambda x:[str(y.date()) for y in x])
#as suggested by @MrFuppes

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