Pandas数据框列名转日期遇弃用警告：问题与解决

问题背景 #

现有一个Pandas数据框，仅部分列名为日期格式（示例中日期为字符串类型，实际为object类型）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "activity": ["clean dishes", "fix porch", "slep on couch"],
    "finished": ["NaT", "NaT", "2022-12-29"],
    "2022-12-27 00:00:00": [1,1,1],
    "2022-12-28 00:00:00": [1,1,1],
    "2022-12-29 00:00:00": [1,1,0]
})

print(df.columns)
# 输出：Index(['activity', 'finished', 2022-12-27 00:00:00, 2022-12-28 00:00:00, 2022-12-29 00:00:00], dtype='object')

需求是将最后三列的列名转换为仅含日期（不含时间戳）的格式，以便和finished列中的日期比较，在活动完成前的对应位置填充0。尝试过相关转换方法但未生效。

尝试的代码及警告 #

编写了以下代码尝试转换列名：

from datetime import datetime
import pandas as pd

def format_header_dates(dataframe):
    """将表头中的日期转换为日期格式"""
    for column in dataframe.columns:
        if isinstance(column, pd.Timestamp):
            new_column = pd.Timestamp(column).date()
            dataframe = dataframe.rename(columns={column: new_column})
    return dataframe

df = format_header_dates(df)

运行后触发以下警告：

FutureWarning: Comparison of Timestamp with datetime.date is deprecated in order to match the standard library behavior. In a future version these will be considered non-comparable. Use 'ts == pd.Timestamp(date)' or 'ts.date() == date' instead.  return key in self._engine

疑问 #

1. 是否有更优的方法转换部分列名为日期格式？
2. 该警告的触发原因是什么（是否由isinstance导致），如何修正？

解决方案 #

经过排查，找到可规避警告且完成需求的方法：

• 步骤1：使用pd.to_datetime(column).normalize().to_datetime64()将日期列名转换为datetime64[ns]类型并标准化（将时分秒纳秒设为0，无需保留该精度）。
• 步骤2：执行日期比较等所需操作。
• 步骤3：使用pd.to_datetime(column).to_datetime64().astype('datetime64[D]')仅保留日期部分，完成格式美化。

此方法可顺利完成所有日期操作，且不再触发上述FutureWarning。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Filipe