在没有循环的情况下更改数据框单元格的类型答案

【问题标题】：Changing type of Data Frame cells without loop在没有循环的情况下更改数据框单元格的类型
【发布时间】：2021-02-24 03:12:58
【问题描述】：

有时，数据不是我们希望的格式。 Python 提供了处理这个问题的方法（例如 int() 和 str()），但 Data Frames 的解决方案并非易事。

例如，让我们生成一个包含 5 个日期时间观察的数据框：

import pandas
from datetime import datetime

datelist = pd.date_range(datetime.today(), periods=5).tolist()
df = pd.DataFrame (datelist, columns = ['A'])

我们的目标是将此日期时间数据转换为日期格式。

首先，我们可以试试

df['A'] = df['A'].datetime.date()

我们将得到一个属性错误：“系列”对象没有属性“日期”。那么，一个选项是创建一个循环来一次更改每个单元格，但是根据 Pandas 文档，我们永远不应该更改我们正在迭代的内容 (https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iterrows.html)。那么，我们该如何解决这个问题呢？

【问题讨论】：

df['A'] = df['A'].dt.floor('D').

标签： python pandas dataframe datetime

【解决方案1】：

您可以使用.dt accessor Series 值的类似日期时间的属性：

df.A.dt.date

# 0    2021-02-23
# 1    2021-02-24
# 2    2021-02-25
# 3    2021-02-26
# 4    2021-02-27
# Name: A, dtype: object

【讨论】：

你的回答很好，但实际上我正在寻找更一般的东西。例如，如果数据是字符串怎么办？是否有我们可以使用的访问器的详尽列表？
在这种情况下，您需要先将列转换为日期时间。 pd.to_datetime(df.A).dt.date.