转换字符串日期的 pandas 列以与 datetime.date 进行比较

Question

我在 pandas 中有一列字符串值，如下所示： 2022-07-01 00:00:00+00:00

我想将它与几个日期进行比较，如下所示：

month_start_date = datetime.date(start_year, start_month, 1)
month_end_date = datetime.date(start_year, start_month, calendar.monthrange(start_year, start_month)[1])
df = df[(df[date] >= month_start_date) and (df[date] <= month_end_date)]

如何将字符串值转换为 datetime.date？

我尝试使用pd.to_datetime(df['date']) ，说不能比较日期时间
试图使用pd.to_datetime(df['date']).dt.date说 dt 只能用于 datetime l 喜欢变量，你的意思是

也很累将其标准化，但这会带来更多的时区错误，以及活跃和幼稚的时区

也试过.astype('datetime64[ns]')

没有一个工作

更新

事实证明上述方法都不起作用，因为一半的数据采用这种格式： 2022-07-01 00:00:00+00:00

rest 是这种格式： 2022-07-01

这是我解决这个问题的方法：

for index, row in df_uscis.iterrows():
    df_uscis.loc[index, 'date'] = datetime.datetime.strptime(row['date'].split(' ')[0], "%Y-%m-%d").date()

有没有更简单快捷的方法来做到这一点？ 我试图创建一个仅包含日期值的新列，但不知道该怎么做

Answer 1

从您的更新中，如果您只需要将值从字符串转换为日期对象，您可以尝试：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'].str.split(' ').str[0])
df['date'] = df['date'].dt.date

另外，尽量避免使用 iterrows，因为它真的很慢，通常有更好的方法来实现你想要完成的目标，但如果你真的需要遍历 DataFrame，请尝试使用df.itertuples()方法。