如何在Pandas中去除Datetime的时分秒，仅保留日期

问题原因 #

你用pd.to_datetime(..., format="%Y-%m-%d")没生效，是因为原字符串包含时区、时分秒等额外信息，pandas发现格式不匹配时会自动 fallback 到完整解析逻辑，所以最终结果还是保留了时间和时区部分。

实用解决方法 #

方法1：先解析完整时间，再提取日期 #

先让pandas正确解析带时区的完整时间，再通过dt属性提取纯日期：

import pandas as pd

# 示例数据
raw_dates = ["2023-10-05 23:57:10+00:00", "2023-10-06 12:34:56+08:00"]
df = pd.DataFrame({"raw_date": raw_dates})

# 第一步：解析完整时间（不用指定format，pandas会自动识别时区）
df["full_datetime"] = pd.to_datetime(df["raw_date"])

# 提取为Python原生date对象（无时间、时区）
df["pure_date"] = df["full_datetime"].dt.date

# 或者保留pandas datetime类型，但时间设为00:00:00（时区会保留，但时间部分清零）
df["datetime_date_only"] = df["full_datetime"].dt.normalize()

# 转成字符串格式的纯日期
df["date_str"] = df["full_datetime"].dt.strftime("%Y-%m-%d")

方法2：直接截取日期部分再转换 #

如果原字符串的日期部分是固定的前10位（比如YYYY-MM-DD格式），可以直接截断字符串再转，跳过时间和时区解析：

df["pure_date"] = pd.to_datetime(df["raw_date"].str[:10])

这种方法得到的是pandas的datetime类型，仅包含日期，没有时分秒和时区。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dsilva