从日期时间剥离微秒

Question

对于给定的时间数据-2018-06-01 2018-06-01 06:36:40.047883+00:00 ，我想删除微秒并去除'+'之后的值。 我的大部分数据集都包含2018-06-04 11:30:00+00:00类的值，没有微秒部分。

如何为所有值使用通用的日期时间格式？

Answer 1

假设您有多种不同的格式，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
df['time'] = ['2018-06-01 06:36:40.047883+00:00', '2018-06-01 06:36:40.047883+00:00', '2018-06-04 11:30:00+00:00', '2018-06-01 06:36:40.047883']

对应的输出：

                               time
0  2018-06-01 06:36:40.047883+00:00
1  2018-06-01 06:36:40.047883+00:00
2         2018-06-04 11:30:00+00:00
3        2018-06-01 06:36:40.047883

您希望通过删除微秒和+之后的所有内容来获得通用格式。 简而言之，您需要YMD HMS格式的内容。

当前，让我假设您的列是字符串格式。 因此，我们现在将其转换为日期时间格式，然后将微秒部分替换为0并摆脱它。

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df['time'] = df['time'].apply(lambda x: x.replace(microsecond = 0))

输出：

                 time
0 2018-06-01 06:36:40
1 2018-06-01 06:36:40
2 2018-06-04 11:30:00
3 2018-06-01 06:36:40

Answer 2

实现此目标的另一种方法是使用str.split：

t = "2018-06-04 11:30:00+00:00"
t.split('+')[0]

Answer 3

我以数据类型为字符串的假设回答您的问题。

如果您在处理不同格式（例如"2018-06-01 06:36:40.047883+00:00"和"2018-06-04 11:30:00+00:00" "2018-06-01 06:36:40.047883+00:00" "2018-06-04 11:30:00+00:00"遇到问题，则可以使用split() 。 在此处了解有关split()更多信息

str_data_time.split("+")[0].split(".")[0]

喜欢，

for str_data_time in ["2018-06-01 06:36:40.047883+00:00", "2018-06-04 11:30:00+00:00"]:
    output = str_data_time.split("+")[0].split(".")[0]
    print(output)

上面脚本的输出是，

2018-06-01 06:36:40
2018-06-04 11:30:00