Pandas：转换时间序列 YYYY-MM-DD hh:mm:ss.0 仅保持 YYYY-MM-DD 格式答案

【问题标题】：Pandas: convert series of time YYYY-MM-DD hh:mm:ss.0 keeping the YYYY-MM-DD format onlyPandas：转换时间序列 YYYY-MM-DD hh:mm:ss.0 仅保持 YYYY-MM-DD 格式
【发布时间】：2019-01-19 04:21:43
【问题描述】：

熊猫：转换时间序列 YYYY-MM-DD hh:mm:ss.0 仅保持 YYYY-MM-DD 格式

python 3.6，熊猫 0.19.0

     timestamp
0    2013-01-14 21:19:42.0
1    2013-01-16 09:04:37.0
2    2013-03-20 12:50:49.0
3    2013-01-03 17:02:53.0
4    2013-04-13 16:44:20.0

我试过了：

df['timestamp'] = df['timestamp'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

`AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values.`

有什么想法吗？谢谢！

【问题讨论】：

你必须先使用df.datetime = pd.to_datetime(df.datetime)

标签： python-3.x pandas time

【解决方案1】：

使用下面显示的方法也有助于实现同样的效果。

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.date

您可以参考以下链接中提供的文档作为日期时间处理的便捷指南： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#datetimelike-properties

【讨论】：

【解决方案2】：

将系列转换为日期时间数据类型并尝试，

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.strftime('%Y-%m-%d')

【讨论】：

【解决方案3】：

可以满足你的需求

df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.strftime('%Y-%m-%d')

【讨论】：