如何去除DataFrame中日期时间的小数毫秒部分统一格式？

针对你遇到的部分日期带毫秒、部分不带的情况，给你三种简单可行的解决办法：

• 方法一：转为datetime类型后格式化（最稳妥）
  先利用pandas的pd.to_datetime自动解析两种格式，转成标准的datetime对象，再用strftime指定输出格式，直接去掉毫秒部分：

  import pandas as pd
  
  # 假设日期列名为'datetime_col'，DataFrame为df
  df['datetime_col'] = pd.to_datetime(df['datetime_col']).dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
  

  这个方法能兼容各种合法的日期字符串格式，不用担心格式异常问题。

• 方法二：字符串直接切片（最快）
  如果你能确定所有日期字符串的前19位都是YYYY-MM-DD HH:MM:SS格式，直接截取前19个字符即可：

  df['datetime_col'] = df['datetime_col'].str[:19]
  

  操作简单高效，但要确保所有数据的字符串长度都足够，避免出现截取不全的问题。

• 方法三：正则表达式替换（最灵活）
  用正则匹配小数点后的毫秒部分，直接替换为空字符串，不管毫秒有几位都能处理：

  df['datetime_col'] = df['datetime_col'].str.replace(r'\.\d+', '', regex=True)
  

  适合毫秒位数不固定的场景，比如有的是3位、有的是6位的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BENJAMÍN IBÁÑEZ