Numpy/Pandas日期时间数据

Question

在一个pandas数据框中，假设名为mydf的数据框（其值最初是从Yahoo下载的股票价格创建的），我拥有以下dtypes：

Close               float64
DateTime     datetime64[ns]
High                float64
Low                 float64
Open                float64
Volume              float64

DateTime列包含日期和时间组成部分，即2015-03-20 00:00:28，但是我只想保留日期部分，即2015-03-20。

我尝试使用mydf['DateTime'].astype('<M8[D]')将datetime64[ns]转换为datetime64[D]，但是出现错误TypeError: cannot astype a datetimelike from [datetime64[ns]] to [datetime64[D]]。

相反，我尝试使用mydf['DateTime'].values.astype('<M8[D]')，它可以运行而无错误。当我显示print(mydf)时，时间组件不再打印。

但是，如果我执行mydf.dtypes，则mydf['DateTime']的dtype仍然相同，并且如果我尝试mydf['DateTime'][0]的类型，它实际上显示为pandas.tslib.Timestamp。

是否有人能够解释为什么pandas datetime64[ns]列的各个元素都是pandas.tslib.Timestamp类型，以及如何正确将pandas datetime64[ns]列转换为datetime64[D]列？

另外，请问pandas是否支持datetime64[D]？ p.s. 这是对我的上一个问题进行修改，以满足J.F.Sebastian的要求，每个帖子只能有1个问题。

- uday

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请避免一次发布多个问题。我看到至少有三个问题可以独立回答。 - jfs

例如，我只知道3个答案中的2个，这阻止了我发布答案。 - jfs

你想移除其中的哪一个？ - uday

请在每个帖子中提出一个问题。Translated text: Please ask one question per post. - jfs

删除一个问题，另外两个问题高度相关且相互关联 - 可以将它们视为具有两个部分的同一问题。 - uday

@J.F.Sebastian，根据您的建议，我已经重新改写了问题。 - uday

Answer 1

你可以通过以下方式将时间戳转换为YYYY-MM-DD日期格式： mydf.DateTime.map(lambda x: x.date()) 然而，结果的数据类型是object，而不是datetime64[D]。

- Arnaud Renaud

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你也可以使用 dt 访问器：mydf.DateTime.dt.date。 - joris