Mantenga solo la parte de fecha cuando use pandas.to_datetime

Utilizo pandas.to_datetimepara analizar las fechas en mis datos. Pandas por defecto representa las fechas con datetime64[ns]aunque las fechas son todas diarias. Me pregunto si hay una forma elegante / inteligente de convertir las fechas datetime.dateo datetime64[D]para que, cuando escribo los datos en CSV, no se agreguen las fechas 00:00:00. Sé que puedo convertir el tipo manualmente elemento por elemento:

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

Pero esto es realmente lento ya que tengo muchas filas y de alguna manera frustra el propósito de usar pandas.to_datetime. ¿Hay alguna forma de convertir la dtypecolumna completa de una vez? O bien, ¿ pandas.to_datetimeadmite una especificación de precisión para poder deshacerme del tiempo mientras trabajo con datos diarios?

Desde la versión, 0.15.0esto ahora se puede hacer fácilmente usando .dtpara acceder solo al componente de fecha:

df['just_date'] = df['dates'].dt.date

Lo anterior devuelve un datetime.datedtype, si desea tener un datetime64entonces puede simplemente normalizeel componente de tiempo a medianoche para que establezca todos los valores en 00:00:00:

df['normalised_date'] = df['dates'].dt.normalize()

Esto mantiene el dtype como datetime64pero la pantalla muestra solo el datevalor.

Solución simple:

df['date_only'] = df['date_time_column'].dt.date

Si bien voté por la respuesta de EdChum, que es la respuesta más directa a la pregunta que planteó el OP, en realidad no resuelve el problema de rendimiento (todavía se basa en datetimeobjetos de Python y, por lo tanto, no se vectorizará ninguna operación en ellos, es decir, será lento)

Una mejor alternativa de rendimiento es usar df['dates'].dt.floor('d'). Estrictamente hablando, no "mantiene solo una parte de la fecha", ya que solo establece el tiempo para 00:00:00. Pero funciona como lo desea el OP cuando, por ejemplo:

• impresión en pantalla
• guardar en csv
• usando la columna para groupby

... y es mucho más eficiente, ya que la operación está vectorizada.

EDIT: de hecho, la respuesta habría preferido que el de OP es probablemente "las versiones recientes de pandasqué no escriben el tiempo para csv si es 00:00:00para todas las observaciones".

Los pandas DatetimeIndexy Seriestienen un método llamado normalizeque hace exactamente lo que quieres.

Puedes leer más sobre esto en esta respuesta .

Se puede usar como ser.dt.normalize()

Pandas v0.13 +: Usar to_csvcon date_formatparámetro

Evite, cuando sea posible, convertir su datetime64[ns]serie en una objectserie dtype de datetime.dateobjetos. Este último, a menudo construido utilizandopd.Series.dt.date , se almacena como una matriz de punteros y es ineficiente en relación con una serie pura basada en NumPy.

Como su preocupación es el formato al escribir en CSV , simplemente use el date_formatparámetro de to_csv. Por ejemplo:

df.to_csv(filename, date_format='%Y-%m-%d')

Vea las strftimedirectivas de Python para las convenciones de formato.

Esta es una manera simple de extraer la fecha:

import pandas as pd

d='2015-01-08 22:44:09' 
date=pd.to_datetime(d).date()
print(date)

Convirtiendo a datetime64[D]:

df.dates.values.astype('M8[D]')

Aunque reasignar eso a una columna DataFrame lo revertirá a [ns].

Si querías real datetime.date:

dt = pd.DatetimeIndex(df.dates)
dates = np.array([datetime.date(*date_tuple) for date_tuple in zip(dt.year, dt.month, dt.day)])

Simplemente dando una respuesta más actualizada en caso de que alguien vea esta publicación anterior.

Agregar "utc = False" al convertir a datetime eliminará el componente de zona horaria y mantendrá solo la fecha en un tipo de datos datetime64 [ns].

pd.to_datetime(df['Date'], utc=False)

Podrá guardarlo en Excel sin obtener el error "ValueError: Excel no admite fechas y horas con zonas horarias. Asegúrese de que las horas no sean conscientes de la zona horaria antes de escribir en Excel".

Quería poder cambiar el tipo de un conjunto de columnas en un marco de datos y luego eliminar la hora que guarda el día. round (), floor (), ceil () todo el trabajo

df[date_columns] = df[date_columns].apply(pd.to_datetime)
df[date_columns] = df[date_columns].apply(lambda t: t.dt.floor('d'))