如何在Pandas中提取datetime列的年月日并转为date类型？

针对你已经将df['date_utc']转换为datetime类型的情况，有几种简单的方式可以提取出仅包含年月日的日期列：

方法1：提取Python date 对象类型 #

如果你想要的是Python原生的date类型列，可以直接使用.dt.date属性：

df['date'] = df['date_utc'].dt.date

执行后，df['date']的每个元素都是datetime.date对象，打印时会自动显示为YYYY-MM-DD的格式，完全符合你的预期结果。

方法2：保留pandas datetime64类型（仅日期部分） #

如果你需要的是pandas的datetime类型（时间部分固定为午夜），可以用.dt.floor('D')或者.dt.normalize()：

# 方法2.1：按日期截断时间部分
df['date'] = df['date_utc'].dt.floor('D')

# 方法2.2：将时间统一设为午夜0点
df['date'] = df['date_utc'].dt.normalize()

这两种方式得到的结果是datetime64[ns]类型，时间部分固定为00:00:00，但显示时仅看日期部分的话，和你想要的格式完全一致。

测试后你会得到预期的输出：

0    2020-12-01
1    2020-11-11
2    2020-11-10
3    2020-11-08
4    2020-11-05
Name: date, dtype: object  # 方法1的dtype为object（存储date对象）
# 方法2的dtype为datetime64[ns]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mk2080