Zeitinformationen bei Verwendung von pandas.to_datetime entfernen
Beim Parsen von Datumsangaben mit pandas.to_datetime enthält die Standarddarstellung Zeitinformationen, auch wenn die Die Daten enthalten nur Tageswerte. Dies kann beim Export in CSV zu unerwünschten Ergebnissen führen, da an die Datumsangaben 00:00:00 angehängt wird.
Effiziente Nur-Datum-Konvertierung
Um dieses Problem zu beheben, pandas bietet mit seinem .dt-Accessoire eine elegante Lösung. Dadurch können Sie auf bestimmte Datums- oder Zeitkomponenten des datetime-Objekts zugreifen. Um beispielsweise nur den Datumsteil zu extrahieren und dabei den datetime64-D-Typ beizubehalten, verwenden Sie Folgendes:
df['normalised_date'] = df['dates'].dt.normalize()
Dadurch wird die Zeitkomponente auf Mitternacht (00:00:00) normalisiert, während die Datumsinformationen im datetime64-Format erhalten bleiben.
Alternativ für einfaches Datumsformat:
Wenn Sie es vorziehen Speichern Sie die Datumsangaben im datetime.date-Format mit dem Objekt-D-Typ und verwenden Sie:
df['just_date'] = df['dates'].dt.date
Dadurch werden die Datumsangaben in datetime.date-Objekte konvertiert, die nur den Datumswert anzeigen.
Durch die Nutzung der . Mit dem dt-Zubehör können Sie Datumsangaben effizient in die Formate datetime64[D] oder datetime.date konvertieren und so das Problem unerwünschter Zeitinformationen in Ihrer Ausgabe lösen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie entferne ich Zeitinformationen aus Datumsangaben mithilfe von pandas.to_datetime?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!