Python Pandas月份数字转日期时如何去除结果中的时间部分

首先说明你当前转换结果异常的原因：pd.to_datetime接收纯整数输入时，默认会将其解析为1970-01-01零点之后的纳秒级时间戳，所以才会出现带时间后缀的1970年日期。你可以根据自身需求选择以下方案：

方案1：保留1970年基准，仅去掉时间部分 #

如果不需要修改年份，只要去除时间字段，直接调用datetime类型的dt.date属性即可，得到的是Python原生date对象，无时间部分：

df["Month"] = pd.to_datetime(df["Month"]).dt.date

如果需要输出字符串格式的日期（如YYYY-MM-DD格式），可以用dt.strftime方法：

df["Month"] = pd.to_datetime(df["Month"]).dt.strftime("%Y-%m-%d")

方案2：按实际月份含义转换，自定义年/日基准 #

如果你的数字1-12指代对应年份的月份，建议先补全日期的年、日部分再转换，避免得到1970年的非预期结果，示例默认年为2024年、日为当月1号，可自行修改基准值：

df["Month"] = pd.to_datetime("2024-" + df["Month"].astype(str) + "-1").dt.date

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Qas