Pandas中轻松提取DateTime的年月日，一步步指南

一文了解“pandas datetime怎么只获取年月日”

在数据处理和分析的世界里，Pandas无疑是一个强大的工具，它提供了丰富的功能来处理时间序列数据，在处理日期和时间时，经常需要从一个完整的DateTime对象中提取出特定的部分，比如年、月、日，Pandas通过其datetime模块和Series对象的dt访问器，使得这一任务变得既简单又直观，下面，我们就来一步步学习如何在Pandas中只获取DateTime的年月日。

第一步：导入Pandas库

确保你已经安装了Pandas库，如果还没有安装，可以通过pip命令轻松安装：

pip install pandas

在你的Python脚本或Jupyter Notebook中导入Pandas库：

import pandas as pd

第二步：创建或加载包含DateTime的DataFrame

假设我们有一个包含DateTime数据的DataFrame，我们可以直接创建一个示例DataFrame来演示：

创建一个包含DateTime的Series
dates = pd.to_datetime(['2023-04-01', '2023-04-02', '2023-04-03'])
将Series转换为DataFrame的一列
df = pd.DataFrame(dates, columns=['date'])
print(df)

输出将是一个包含三行一列的DataFrame，列名为date，每行都是一个DateTime对象。

第三步：使用dt访问器提取年月日

Pandas的Series对象有一个dt访问器，它允许你访问DateTime对象的各种属性，如年(year)、月(month)、日(day)等，要提取年月日，你可以分别访问这些属性，但如果你想要一个包含完整年月日的字符串，可以使用strftime方法。

提取单独的年、月、日

提取年
df['year'] = df['date'].dt.year
提取月
df['month'] = df['date'].dt.month
提取日
df['day'] = df['date'].dt.day
print(df)

提取完整的年月日字符串

使用strftime方法提取年月日（格式为YYYY-MM-DD）
df['date_str'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
print(df)

这样，你就得到了一个包含原始DateTime列以及新增的年、月、日单独列和完整年月日字符串列的DataFrame。

常见问题解答

问题：如何在Pandas中直接获取DateTime列的年月日，而不是分别获取年、月、日？

答：如上所述，使用strftime方法可以直接将DateTime对象格式化为包含年月日的字符串。df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')就会返回一个包含每行DateTime对象对应年月日字符串的Series。

问题：strftime中的%Y、%m、%d分别代表什么？

答：在strftime方法中，%Y代表四位数的年份，%m代表月份（01到12），%d代表月份中的一天（01到31），这些格式化代码允许你以不同的方式表示日期和时间。

问题：如果我的DateTime数据包含时间信息，但我只想保留日期部分，应该怎么做？

答：如果你的DateTime数据确实包含了时间信息，但你想要去除时间部分只保留日期，除了使用strftime方法将DateTime格式化为字符串外，还可以使用date()方法将DateTime对象转换为Python的date对象，但这在Pandas中通常不是首选方法，因为这会丢失Pandas的Series和DataFrame的便利性，更常见的做法是使用dt.floor('D')来向下取整到最近的日期（这实际上不会改变日期，但会去除时间部分，如果时间部分是非零的话），或者简单地使用strftime('%Y-%m-%d')来获取日期字符串。

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