如何在Pandas中把数据时间转换为日期

DateTime是一个日期和时间的集合，格式为 “yyyy-mm-dd HH:MM:SS”，其中yyyy-mm-dd被称为日期，HH:MM:SS被称为时间。

yyyy代表年份
mm代表月份
dd代表日期
HH代表小时
MM代表的是分钟
SS代表的是秒

在这篇文章中，我们将讨论在pandas中把DateTime转换为日期。为此，我们将使用Pandas Python模块从DateTime中提取唯一的日期。

语法:

pd.DataFrame(data)

其中data是输入的DateTime数据。

示例： Python程序创建具有5个日期值的pandas数据框架并显示

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# create pandas DataFrame with one column with five
# datetime values through a dictionary
df = pd.DataFrame({'DateTime': ['2021-01-15 20:02:11',
                                '1989-05-24 20:34:11',
                                '2020-01-18 14:43:24',
                                '2021-01-15 20:02:10',
                                '1999-04-04 20:34:11']})
 
# display
print(df)

输出:

DateTime

0 2021-01-15 20:02:11

1 1989-05-24 20:34:11

2 2020-01-18 14:43:24

3 2021-01-15 20:02:10

4 1999-04-04 20:34:11

方法1：使用日期函数

通过使用date方法和pandas，我们可以得到日期。

语法:

dataframe[‘Date’] = pd.to_datetime(dataframe[‘DateTime’]).dt.date

其中,

dataframe是输入数据帧
to_datetime是用于将日期时间字符串转换为日期时间的函数。
DateTime是数据框架中的日期时间列。
dt.date用于将日期时间转换为日期。
Date列是新的列，用于从数据时间中获取日期。

例子： Python程序使用pandas通过date函数将日期时间转换为日期。

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# create pandas DataFrame with one column with five
# datetime values through a dictionary
df = pd.DataFrame({'DateTime': ['2021-01-15 20:02:11',
                                '1989-05-24 20:34:11',
                                '2020-01-18 14:43:24',
                                '2021-01-15 20:02:10',
                                '1999-04-04 20:34:11']})
 
print("Original data")
print(df)
 
# convert datetime column to just date
df['Date'] = pd.to_datetime(df['DateTime']).dt.date
 
# display
print("Only date")
print(df)

输出:

如何在Pandas中把数据时间转换为日期？

我们还可以通过使用dtypes获得数据类型

例子：Python程序来获取数据类型

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# create pandas DataFrame with one column with five
# datetime values through a dictionary
df = pd.DataFrame({'DateTime': ['2021-01-15 20:02:11',
                                '1989-05-24 20:34:11',
                                '2020-01-18 14:43:24',
                                '2021-01-15 20:02:10',
                                '1999-04-04 20:34:11']})
 
print("---------Original data------------")
print(df.dtypes)
 
# convert datetime column to just date
df['Date'] = pd.to_datetime(df['DateTime']).dt.date
 
# display
print("--------Only date---------")
print(df.dtypes)

输出:

如何在Pandas中把数据时间转换为日期？

方法2：使用normalize()方法

我们也可以通过使用normalize()方法来获得数据，这个方法是通过从DateTime中提取日期来实现数据的标准化。我们正在使用normalize()方法通过pandas获得数据

语法:

dataframe[‘Date’] = pd.to_datetime(dataframe[‘DateTime’]).dt.normalize()

其中,

dataframe是输入数据帧
to_datetime是用于将日期时间字符串转换为日期时间的函数。
DateTime是数据框架中的日期时间列。
dt.normalize() 是用于将数据时间转换为日期的函数。
Date列是新的列，用于从数据时间中获取日期。

示例： Python代码使用pandas normalize()方法将数据时间转换为日期。

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# create pandas DataFrame with one column with five
# datetime values through a dictionary
df = pd.DataFrame({'DateTime': ['2021-01-15 20:02:11',
                                '1989-05-24 20:34:11',
                                '2020-01-18 14:43:24',
                                '2021-01-15 20:02:10',
                                '1999-04-04 20:34:11']})
 
print("Original data")
print(df)
 
# convert datetime column to just date using normalize()
# method
df['Date'] = pd.to_datetime(df['DateTime']).dt.normalize()
 
# display
print("date extracted")
print(df)

输出:

如何在Pandas中把数据时间转换为日期？