仅在使用 pandas.to_datetime 时保留日期部分的最佳实践

如何仅在使用 pandas.to_datetime 时保留日期部分

作为一名经验丰富的程序员和技术作家，我经常遇到这样的情况：使用 Pandas 库中的 to_datetime 函数将字符串或对象转换为 datetime64 类型时，即使数据仅包含日期，to_datetime 也会将时间部分设置为 00:00:00。当将这些 datetime64 对象写入 CSV 文件时，时间部分会附加在日期之后，这可能会造成问题或混淆。理想情况下，我们希望仅保留日期部分。

方法一：element-by-element 转换

第一种方法涉及使用列表解析来逐个元素地将 datetime64 对象转换为 datetime.date 对象：

dates = [dt.to_datetime().date() for dt in df.dates]

虽然这种方法很直接，但它可能很慢，尤其是当数据集很大时。

方法二：astype

Pandas 提供了 astype 函数，它允许你将整个列的 dtype 转换为另一种类型。要将 datetime64 转换为 datetime.date，可以使用以下代码：

df['dates'] = df['dates'].astype('datetime64[D]')

此方法比列表解析方法更快，并且可以一次转换整个列。

方法三：to_period

to_period 函数可以将 datetime64 对象转换为指定频率的周期。要仅保留日期部分，可以使用以下代码：

df['dates'] = df['dates'].dt.to_period('D')

然后，可以通过访问 start_time 属性来获取仅包含日期部分的 datetime64 对象：

dates = df['dates'].dt.start_time

最佳实践

根据你的特定需求，你可以选择最适合你应用程序的方法。astype 方法通常是速度和效率的最佳折衷方案。

常见问题解答

1. 为什么 to_datetime 默认将时间部分设置为 00:00:00？

这是因为 datetime64 类型本质上是表示日期和时间的。如果数据仅包含日期，则时间部分将被填充为一天开始时的默认值。

2. 我可以使用其他库或工具来保留日期部分吗？

是的，有一些其他库和工具可以帮助你仅保留日期部分，例如 dateutil。

3. 我怎样才能将 datetime.date 对象转换为字符串？

你可以使用 strftime 方法将 datetime.date 对象转换为字符串。例如：

date_string = date.strftime('%Y-%m-%d')

4. 是否有其他方法可以处理仅包含日期的数据？

是的，另一种方法是将数据作为字符串处理，然后在需要时再将其转换为 datetime 对象。

5. 如何避免将时间部分附加到 CSV 文件中的日期？

在将数据写入 CSV 文件之前，你可以使用 to_datetime 函数并设置 errors 参数为 coerce。这将防止将时间部分附加到仅包含日期的数据。