如何在pandas中从dtype('<M8[ns]')类型提取指定格式的日期时间？

你提到的dtype('<M8[ns]')是纳秒精度的datetime64类型，属于pandas/numpy中标准的时间类型，可根据你的使用场景选择以下两种处理方式：

• 方案一：保留时间类型，仅截断纳秒精度
  如果你后续还需要对该列做时间计算、筛选等操作，推荐用dt.floor方法截断到秒级别，处理后列依然保持datetime64类型：

  # 直接修改原ots列，纳秒部分会被置为0
  df['ots'] = df['ots'].dt.floor('s')
  

  处理后的值显示效果为2021-04-03 14:01:22，不会再展示后面的纳秒小数。
• 方案二：直接输出为精确到秒的字符串
  如果你只需要字符串格式的结果，可以用dt.strftime指定时间格式：

  # 生成新的字符串列，也可以直接覆盖原列
  df['ots_str'] = df['ots'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
  

  输出结果直接就是字符串类型的2021-04-03 14:01:22。

如果是处理单个datetime64类型的数值，可直接调用对应方法：

# 单值截断保留时间类型
truncated_val = single_ots_val.floor('s')
# 单值转指定格式字符串
str_val = single_ots_val.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者coder_bg