python如何将日期字符串格式化年月日

原创已于 2022-11-28 23:11:22 修改 · 3.8k 阅读

7 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#numpy #程序 #pandas

于 2022-11-28 22:53:34 首次发布

全栈知识专栏收录该内容

35 篇文章

订阅专栏

这篇博客分享了如何使用Python的DataFrame处理包含时间的数据，通过将时间格式转换为只包含年月日的日期格式，以便进行按日期分组操作。博主提供了具体的代码示例，包括从Excel导入数据，转换时间类型，以及获取不重复日期的方法。如果你在处理类似问题时遇到困难，这篇内容可能会对你有所帮助。

今天用Python的DataFrame处理数据时，相对一波数据按日期分组处理，但是原始数据包含时间分秒，无法按日期分组，因此需要先将数据转成只包含年月日的数据格式。但是写代码处理过程中发现有点绕，不熟悉的同学容易绕晕。这种应用应该很多，现将代码分享给大家参考，如果您觉得有用的话，请关注我一下，点个赞，鼓励鼓励。

从Excel导入了一个数据,比如：

价格	入库时间
100	2022-11-01 20:49:53
10	2022-11-01 20:43:24
300	2022-11-01 20:44:57
30	2022-11-01 20:54:06
100	2022-11-02 20:53:22
10	2022-11-03 20:55:51
36	2022-11-01 20:45:07
45	2022-11-02 20:50:59
78	2022-11-01 20:55:58
88	2022-11-11 20:42:52

代码如下：

dtrecord = pd.read_excel(file_name,sheet_name=None).keys()
# 导入后”入库时间“字段并不是时间类型，因此需要转成时间
 dtrecord['入库时间']=pd.to_datetime( dtrecord['入库时间'])
# 将日期时间转成”年-月-日“格式
 dtrecord['入库时间']=pd.to_datetime( dtrecord['入库时间']).dt.strftime('%Y-%m-%d')

#返回不重复日期
dtrecord['入库时间'].unique()