如何将Polars的datetime列转换为仅含日期的字符串列？

要实现只保留日期部分的字符串转换，有两种高效的方法：

方法1：使用strftime自定义格式 #

直接通过strftime方法指定日期格式（如%Y-%m-%d），一步到位生成目标字符串：

import polars as pl

df = pl.from_repr("""
┌─────────────────────┐
│ date_time           │
│ ---                 │
│ datetime[ns]        │
╞═════════════════════╡
│ 2007-04-19 00:00:00 │
│ 2007-05-02 00:00:00 │
│ 2007-05-03 00:00:00 │
│ 2007-05-03 00:00:00 │
└─────────────────────┘
""")

# 转换并生成仅含日期的字符串列
result = df.with_columns(pl.col('date_time').strftime("%Y-%m-%d").alias('date_only'))
print(result)

输出结果：

shape: (4, 2)
┌─────────────────────┬────────────┐
│ date_time           ┆ date_only  │
│ ---                 ┆ ---        │
│ datetime[ns]        ┆ str        │
╞═════════════════════╪════════════╡
│ 2007-04-19 00:00:00 ┆ 2007-04-19 │
│ 2007-05-02 00:00:00 ┆ 2007-05-02 │
│ 2007-05-03 00:00:00 ┆ 2007-05-03 │
│ 2007-05-03 00:00:00 ┆ 2007-05-03 │
└─────────────────────┴────────────┘

这种方法的优势是可以灵活自定义日期格式（比如%m/%d/%Y），满足不同输出需求。

方法2：先转Date类型再转字符串 #

先将Datetime列转换为Polars的Date类型（仅存储日期信息），再转为字符串：

result = df.with_columns(pl.col('date_time').cast(pl.Date).cast(pl.String).alias('date_only'))
print(result)

输出结果和方法1一致，适合只需要ISO标准日期格式（YYYY-MM-DD）的场景，无需额外指定格式字符串。

注意：直接用cast(pl.String)转换Datetime列会保留完整的时间戳（包括毫秒），这就是你之前得到不符合预期结果的原因。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Artur