使用pandas.to_datetime 時剝離時間資訊
使用pandas.to_datetime 解析日期時,預設表示資料形式包含時間資訊,即使資料僅包含時間資訊,即使資料僅包含時間資訊,即使資料形式包含時間資訊,即使資料僅包含時間資訊,即使資料僅包含時間資訊,即使資料僅包含時間資訊,即使資料僅包含時間資訊,即使資料僅包含時間資訊,即使資料僅包含時間資訊,即使資料僅包含時間資訊,即使資料僅僅使用包含每日值。匯出到 CSV 時,這可能會導致不良結果,因為日期會附加 00:00:00。
高效的僅日期轉換
要解決此問題, pandas 透過其 .dt 附件提供了一個優雅的解決方案。這允許您存取日期時間物件的特定日期或時間部分。例如,要在保留 datetime64 dtype 的同時僅提取日期部分,請使用:
df['normalised_date'] = df['dates'].dt.normalize()
這會將時間部分標準化為午夜 (00:00:00),同時保留 datetime64 格式的日期資訊。
或者,對於純日期格式:
如果您喜歡使用物件dtype 以datetime.date 格式儲存日期,請使用:
df['just_date'] = df['dates'].dt.date
這會將日期轉換為datetime.date 對象,該對象僅顯示日期值。
透過利用 .dt 附件,您可以有效地將日期轉換為 datetime64[D] 或 datetime.date 格式,解決輸出中不需要的時間資訊的問題。
以上是如何使用 pandas.to_datetime 從日期中移除時間資訊?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!