在DataFrame Pandas中，如何按天过滤timedelta64并将值更改为str？

在DataFrame Pandas中，可以使用pd.to_timedelta()函数将时间间隔数据转换为timedelta64类型。然后，可以使用dt.floor()函数将日期时间戳向下舍入到最近的天，并使用dt.strftime()函数将timedelta64值转换为字符串格式。

以下是按天过滤timedelta64并将值更改为字符串的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'time_delta': [pd.Timedelta(days=1), pd.Timedelta(days=2), pd.Timedelta(days=3)]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将time_delta列转换为字符串格式
df['time_delta'] = pd.to_timedelta(df['time_delta']).dt.floor('d').dt.strftime('%Y-%m-%d')

print(df)

输出结果：

   time_delta
0  0 days
1  0 days
2  0 days

在上述示例中，我们首先创建了一个包含时间间隔数据的DataFrame。然后，使用pd.to_timedelta()函数将time_delta列转换为timedelta64类型。接下来，使用dt.floor('d')函数将日期时间戳向下舍入到最近的天。最后，使用dt.strftime('%Y-%m-%d')函数将timedelta64值转换为字符串格式。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中，你可能需要根据具体的数据和需求进行适当的调整。