Pandas 从 datetime 中删除时间 - Python

在实际的数据处理中，经常需要从 datetime 对象中删除时间信息，只保留日期信息。pandas 提供了方便的方式来完成这个任务。

1. 从 datetime 对象中提取日期信息

我们可以使用 pandas 的 date 属性来仅仅获取 datetime 对象中的日期信息。下面的代码演示了如何用 date 属性获取日期信息：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间信息的 Series
s = pd.Series(pd.date_range('20220101 09:10:11', periods=6, freq='D'))
print(s)

# 提取日期信息
s_date = s.dt.date
print(s_date)

上面的代码中，我们创建了一个包含时间信息的 Series，然后使用 dt 属性来操作其中的时间信息。s.dt.date 返回一个新的 Series，其中仅保留了日期信息，如下所示：

0   2022-01-01
1   2022-01-02
2   2022-01-03
3   2022-01-04
4   2022-01-05
5   2022-01-06
dtype: datetime64[ns]

0    2022-01-01
1    2022-01-02
2    2022-01-03
3    2022-01-04
4    2022-01-05
5    2022-01-06
dtype: object

上面的代码中，s.dt.date 返回的是一个 object 类型的数据。如果需要将其转换成 datetime64[ns] 类型，可以使用 pd.to_datetime() 函数：

s_date = pd.to_datetime(s.dt.date)

2. 使用 apply() 函数从 datetime 对象中删除时间信息

除了使用 date 属性，还可以使用 apply() 函数来实现从 datetime 对象中删除时间信息的任务。下面的代码演示了如何用 apply() 函数获取日期信息：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间信息的 Series
s = pd.Series(pd.date_range('20220101 09:10:11', periods=6, freq='D'))
print(s)

# 使用 apply 函数提取日期信息
s_date = s.apply(lambda x: pd.Timestamp.date(x))
print(s_date)

上面的代码中，我们使用 apply() 函数，对于每个 datetime 对象，将其转换成 date 对象。转换的方式是将 datetime 对象转换成 timestamp 对象，然后再调用 date 属性，最后使用 pd.Timestamp.date() 函数将 timestamp 对象转换成 date 对象。

值得注意的是，在上面的代码中，我们使用了 lambda 表达式。lambda 表达式是一种匿名函数的定义方式，比较适合简单的函数定义。

3. 总结

上面介绍了通过 pandas 从 datetime 对象中删除时间信息的两种方式，即使用 date 属性和 apply() 函数。在实际的数据处理中，具体使用哪种方式取决于具体的需求。