Python中如何仅显示Timestamp列的日期部分？

嗨，我来帮你搞定这个问题！你遇到的情况是因为pd.to_datetime只是把字符串解析成datetime类型的对象，本身还是会保留时分秒信息，而且你写的format参数还多了个末尾的%，这也是导致解析后没变化的原因之一。下面给你几种实用的解决方法：

方法一：提取Python日期对象 #

先把列正确转换为datetime类型，再用dt.date提取纯日期部分，得到的是Python原生的date对象：

# 第一步：正确解析datetime（format要匹配你的输入格式）
df["FileReceivedTime"] = pd.to_datetime(df["FileReceivedTime"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 第二步：提取日期部分
df["OnlyDate"] = df["FileReceivedTime"].dt.date

这样OnlyDate列里就只会显示类似2018-05-03的日期内容啦。

方法二：保留Pandas datetime类型并清除时分秒 #

如果你想保持列的类型还是Pandas的datetime64，可以用dt.floor('D')或者dt.normalize()把时分秒归零，显示的时候就只会展示日期部分：

# 先确保列是datetime类型（Pandas通常能自动识别标准格式，不用手动写format）
df["FileReceivedTime"] = pd.to_datetime(df["FileReceivedTime"])
# 用floor方法把时间截断到天
df["OnlyDate"] = df["FileReceivedTime"].dt.floor('D')
# 或者用normalize方法，效果一致
# df["OnlyDate"] = df["FileReceivedTime"].dt.normalize()

此时OnlyDate列的内容会是2018-05-03 00:00:00，你可以通过显示设置只查看日期部分，或者用下面的方法转成纯字符串日期。

方法三：转成纯字符串格式的日期 #

如果需要直接得到字符串形式的日期（比如"2018-05-03"），可以用dt.strftime指定输出格式：

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

最后再提醒一下：你之前写的format="%Y%m%d%"是错误的，多了一个末尾的%，如果你的输入是2018-05-03 07:20:17这种带横杠和时分秒的标准格式，其实不用手动指定format，Pandas也能自动识别哦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dark horse