正在将所有日期时间列(“<m8[ns]”)转换为在输出到HTML时仅显示日期值
我的项目涉及广泛的SQL查询，通过pandas将它们转换为python中的数据帧，按用户名列过滤，然后将过滤后的数据帧输出到单独的HTML文件，这些文件被转换为PDF并发布。
我遇到了一个问题，当日期列出现在HTML中时，它们是YY-MM-DD-HH-MM-SS，但我只是希望它们是YY-MM-DD，以使PDF输出看起来更干净。
我知道我可以使用以下命令将单个命名列转换为所需的输出：
dataset['datecolumn'] = dataset['datecolumn'].dt.date我确实使用上面的方法解决了这个问题，方法是获得一个列名列表，然后应用一个for循环，如下所示：
datecollist = list(dataset.select_dtypes(include=['datetime64']).columns)
for i in datecollist:
dataset[i] = dataset[i].dt.date然而，我真的想找出一种更python的方法来解决这个问题，因为我想在我的代码中避免进一步的for循环，并通过python能力来改进。
到目前为止，我尝试了一个mapper函数，但没有成功：
mapper = lambda x: x.dt.date if isinstance(x, np.datetime64) else x
dataset.columns = dataset.columns.map(mapper)它似乎只是跳过了我想要转换的列。我注意到，当我检查这些列的数据类型时，它们显示为：
in: dataset['First Date'].dtype
out: dtype('<M8[ns]')有没有人可以建议我的mapper方法哪里出了问题，或者向我展示一种更有效/更干净的解决问题的方法？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2018-07-15 01:43:42
由于您的数据来自SQL，另一种选择是在SQL中预先将所有日期时间转换为日期。例如，使用：
How to return only the Date from a SQL Server DateTime datatype
这只有在你的代码中从来不需要完整的日期时间时才有效--也就是说，所有的逻辑只使用日期。
虽然我也喜欢理解的优雅(不必编写for循环！)，但我有时会觉得它们很笨拙和难以阅读，特别是使用条件逻辑和映射函数。此外，它们更难进行错误检查，因为它们试图将多个操作一起应用。
在本例中，我使用的是一个简单的检查和重新转换。
生成一些可测试的数据：
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
def make_data (n):
ts1 = datetime.now().timestamp() + abs(np.random.normal(1000, 30, n)).cumsum()
ts2 = datetime.now().timestamp() + abs(np.random.normal(2000, 10, n)).cumsum()
df = pd.DataFrame({
'c1': np.random.choice(list('ABCDEFGH'), n),
'c2': np.random.choice(list('ABCDEFGH'), n),
'c3': np.random.choice(list('ABCDEFGH'), n),
'i1': np.random.randint(1, 20, n),
't1': pd.to_datetime(ts1, unit='s'),
't2': pd.to_datetime(ts2, unit='s'),
'x1': np.random.randn(n),
'x2': np.random.randn(n),
'x3': np.random.randn(n)
})
return df
df = make_data(100)然后使用以下命令将所有日期时间转换为日期：
# convert datetimes to just the date
for col in df.columns:
if df[col].dtype == 'datetime64[ns]':
df[col] = df[col].dt.date更容易转换为具有错误检查功能的泛型函数(try、except)，或者用于将对象转换为类别或将int转换为浮点型，或者...
https://stackoverflow.com/questions/51340219
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