Question

在pandas数据框中，比如mydf（我最初根据从雅虎下载的股票价格创建的值），我有以下dtypes：

Close               float64
DateTime     datetime64[ns]
High                float64
Low                 float64
Open                float64
Volume              float64

DateTime列包含日期和时间组件，即2015-03-20 00:00:28但我只想保留日期部分，即2015-03-20。

我尝试使用datetime64[ns]将datetime64[D]转换为mydf['DateTime'].astype('<M8[D]')，但收到错误TypeError: cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [datetime64[D]]。

我尝试了mydf['DateTime'].values.astype('<M8[D]')，它运行时没有错误。当我显示print(mydf)时，时间组件不再打印。

但是，如果我mydf.dtypes，dtype显示的mydf['DateTime']保持不变，如果我尝试type mydf['DateTime'][0]，它实际上会显示它是pandas.tslib.Timestamp。

如果有人可以解释为什么pandas datetime64[ns]列的各个元素属于pandas.tslib.Timestamp类型以及如何正确地将pandas datetime64[ns]列转换为datetime64[D]，那会很棒专栏？

或者，是否有人知道pandas是否支持datetime64[D]？

P.S。这是基于J. F. Sebastian要求在每个帖子中只提出1个问题的我之前提出的问题的修改

Answer 1

您可以通过以下方式将时间戳转换为YYYY-MM-DD日期：

mydf.DateTime.map(lambda x: x.date())

但是，生成的dtype为object，而不是datetime64[D]。

numpy / pandas日期时间

1 个答案: