如何从多个日期时间列中提取日期组件

Question

我有一个如下所示的数据集：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'ProcessStartDate': ['08/11/2019 22:59', '07/11/2019 16:18', '04/12/2019 15:00', '24/06/2019 14:20', '24/04/2019 19:16'],
        'ValidationEndTime': ['27/11/2019 11:47', np.nan, np.nan, '28/06/2019 16:23', np.nan],
        'ValidationStartTime': ['08/11/2019 22:59', '06/01/2020 13:52', '27/11/2019 11:47', '24/06/2019 16:44', '10/07/2019 17:41'],
        'AiSStartTime': ['25/03/2020 11:18', '25/03/2020 11:18', '25/03/2020 08:14', '14/08/2019 15:43', '28/06/2019 16:23'],
        'AiSEndTime': [np.nan, np.nan, np.nan, '26/08/2019 14:17', '14/08/2019 15:43']}
df = pd.DataFrame(data)

   ProcessStartDate ValidationEndTime ValidationStartTime      AiSStartTime        AiSEndTime
0  08/11/2019 22:59  27/11/2019 11:47    08/11/2019 22:59  25/03/2020 11:18               NaN
1  07/11/2019 16:18               NaN    06/01/2020 13:52  25/03/2020 11:18               NaN
2  04/12/2019 15:00               NaN    27/11/2019 11:47  25/03/2020 08:14               NaN
3  24/06/2019 14:20  28/06/2019 16:23    24/06/2019 16:44  14/08/2019 15:43  26/08/2019 14:17
4  24/04/2019 19:16               NaN    10/07/2019 17:41  28/06/2019 16:23  14/08/2019 15:43

我需要的是提取每一列的日期部分并将其放入一个新列中，该列命名为日期与“新”连接的列。 这些列是对象，因此我可以使用以下代码将它们全部转换为日期时间格式：

cols = ['ProcessStartDate','ValidationEndTime','ValidationStartTime','AiSStartTime','AiSEndTime']
df[cols] = df[cols].apply(pd.to_datetime)

我原以为我可以使用与上面相同的代码从所有列中提取日期，但添加dt.date但这会引发异常。

我也搜索了一个答案，但我只能找到处理一列而不是多列的答案。

Answer 1

• 如 OP 中所述，所有列都可以转换为日期时间格式：
  • df = df.apply(pd.to_datetime)

# extract the date component from the columns
df_new = df.apply(lambda col: col.dt.date)

# add _new to the column names
df_new.columns = [f'{v}_new' for v in df_new.columns]

# display(df_new)
  ProcessStartDate_new ValidationEndTime_new ValidationStartTime_new AiSStartTime_new AiSEndTime_new
0           2019-08-11            2019-11-27              2019-08-11       2020-03-25            NaT
1           2019-07-11                   NaT              2020-06-01       2020-03-25            NaT
2           2019-04-12                   NaT              2019-11-27       2020-03-25            NaT
3           2019-06-24            2019-06-28              2019-06-24       2019-08-14     2019-08-26
4           2019-04-24                   NaT              2019-10-07       2019-06-28     2019-08-14

• 或者，转换可以在单个.apply中完成

df_new = df.apply(lambda col: pd.to_datetime(col).dt.date)