将字符串日期转换为日期并删除数据框中的时间

Question

我正在尝试将字符串日期和时间（例如：“6/30/2015 0:00”）转换为这种格式的日期：%Y/%m/%d。 我正在尝试对数据框列中的所有值执行此操作。 我几乎拥有它，但似乎无法摆脱时间部分。 我还需要将此方法应用于可能具有空值/空白值的另一列。 这是我尝试过的，有关如何使其工作的任何建议？

cnms_df['STATUS_DATE'] = pd.to_datetime(cnms_df['STATUS_DATE'], format="%Y/%m/%d")

ValueError：未转换的数据仍然存在：0:00

***示例数据（不包括所有字段；长度超过 30 个）

以下是STATUS_DATE前 5 个值的示例系列：

0    6/30/2015 0:00
1    6/24/2015 0:00
2    6/24/2015 0:00
3    6/24/2015 0:00
4    6/24/2015 0:00
Name: STATUS_DATE, dtype: object

Answer 1

尝试：

cnms_df['STATUS_DATE'] = pd.to_datetime(cnms_df['STATUS_DATE'][:cnms_df['STATUS_DATE'].index(' ')[0]], format="%Y/%m/%d")

假设您的日期一致，只需使用split截断时间段即可。 希望有帮助。

Answer 2

如果您所有的日期时间都是'%d/%m/%Y %H:%M那么这将起作用

df = pd.DataFrame({'date' : ['6/30/2015 0:00', '6/30/2015 15:35']})


print(df)

              date
0   6/30/2015 0:00
1  6/30/2015 15:35

df["date"] = pd.to_datetime(df["date"], format="%m/%d/%Y %H:%M").dt.normalize()

print(df)

        date
0 2015-06-30
1 2015-06-30

print(df.dtypes)

date    datetime64[ns]
dtype: object

Answer 3

您可以在将字符串日期转换为 datetime64[ns] 之前丢弃时间部分。

df = pd.DataFrame({'date' : ['6/30/2015 0:00']})
df['new_date'] = pd.to_datetime(df['date'].str.split().str[0], format = '%m/%d/%Y')
print(df)


date    new_date
0   6/30/2015 0:00  2015-06-30

df.dtypes

date                object
new_date    datetime64[ns]

注意：我创建了列 new_date 来与字符串格式日期进行比较，理想情况下，您只需将日期分配给相同的变量