如何将pandas datetime对象的时间调整为整点起始时刻？

嘿，这个需求我经常碰到，给你分享几个简单好用的方法，轻松把datetime列的分秒归零，只保留日期和小时：

方法1：使用dt.floor('H')（推荐） #

这是最直接高效的方式，floor('H')会把时间向下取整到最近的整点，自动把分钟和秒设为0：

import pandas as pd

# 先创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'original_time': pd.to_datetime(['2024-06-10 08:45:12', '2024-06-11 19:22:59', '2024-06-12 00:05:00'])
})

# 生成整点时间列
df['hourly_time'] = df['original_time'].dt.floor('H')

运行后hourly_time列的结果就是：2024-06-10 08:00:00、2024-06-11 19:00:00、2024-06-12 00:00:00，完全符合你的要求。

方法2：格式化字符串后转Datetime #

如果你喜欢更直观的方式，可以先把datetime格式化为只保留年、月、日、小时的字符串，再转回datetime类型：

df['hourly_time'] = pd.to_datetime(df['original_time'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:00:00'))

这个方法原理很简单，通过strftime指定输出格式，强制分秒为00，再用pd.to_datetime转回时间类型，适合对字符串格式化更熟悉的朋友。

方法3：手动替换分秒值 #

用dt.replace直接修改分钟和秒的值，灵活性很高，比如你以后想把分钟设为30也能轻松改：

df['hourly_time'] = df['original_time'].dt.replace(minute=0, second=0)

这个方法一目了然，直接指定要替换的时间部分，代码可读性很强。

这三种方法都能实现你的需求，其中dt.floor('H')是pandas官方推荐的时间序列处理方法，性能最优，代码也最简洁，优先推荐使用哦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Umang Garg