使用pandas的dt.date处理DataFrame时遇类型错误求助

你代码里的问题很明确：

• 你打印的是id列第一个元素的类型，而非time列！当前time列存储的是字符串，不是datetime对象，这就是.dt访问器报错的核心原因。
• 必须先把字符串类型的时间列转换成pandas的datetime类型，才能使用.dt相关方法。

修正后的代码 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'id': ['45259191000','45488870311'], 'time': ['2022-10-04 08:57:00', '2022-10-07 11:17:00']})
# 第一步：将字符串类型的time列转换为datetime格式
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
# 提取日期部分（得到Python原生datetime.date对象）
df['new'] = df['time'].dt.date
# 如果你需要字符串格式的日期（比如'2022-10-04'），可以用strftime自定义格式：
# df['new'] = df['time'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
display(df)

关键说明 #

1. pd.to_datetime()会自动识别你的时间字符串格式，把列转换为pandas的datetime64[ns]类型，这时候才能正常使用.dt访问器。
2. .dt.date得到的是Python原生的日期对象，如果需要和其他字符串字段配合使用，用dt.strftime()转成指定格式的字符串会更灵活。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmet Yildirim