pandas datetime只显示年月日的应用与实践

在数据处理与分析的领域中，经常需要对时间进行处理。pandas是一个用于数据分析的Python库，使用pandas可以对时间进行非常灵活的操作和处理。pandas中的datetime对象保存了日期和时间的信息，而通过指定格式化字符串可以自由控制datetime对象的输出形式。在本文中，我们将详细介绍如何在pandas中只显示datetime对象的年月日信息。

一、datetime对象简介

首先介绍一下pandas中的datetime对象。在pandas中，datetime是一种数据类型，表示日期和时间信息。通过pandas的to_datetime()方法可以将日期字符串转化为datetime类型的数据。具体示例如下：

import pandas as pd

date_str = '2021-07-01'
date = pd.to_datetime(date_str)

print(date)

可以看到，执行以上代码会输出如下结果：

2021-07-01 00:00:00

我们可以用属性方法分别访问datetime对象中的年、月、日、小时、分钟和秒等信息：

import pandas as pd

date_str = '2021-07-01'
date = pd.to_datetime(date_str)

print(date.year)
print(date.month)
print(date.day)
print(date.hour)
print(date.minute)
print(date.second)

可以看到，执行以上代码会输出如下结果：

2021
7
1
0
0
0

二、只显示年月日的方法

我们可以使用strftime()方法指定字符串的输出格式，其中%Y表示年份，%m表示月份，%d表示日期。因此，只需将时间格式字符串设置为’%Y-%m-%d’，即可只显示datetime对象的年月日信息。

import pandas as pd

date_str = '2021-07-01'
date = pd.to_datetime(date_str)

formatted_date = date.strftime('%Y-%m-%d')

print(formatted_date)

可以看到，执行以上代码会输出如下结果：

2021-07-01

可以看到，输出的结果中只包含datetime对象的年月日信息。

三、应用案例

最后，我们来看一个使用只显示年月日的方式和pandas的groupby方法，对数据进行分组统计的案例。假设我们有一个数据集，包含了某网站每天的访问量信息。我们可以通过只显示年月日的方式将日期信息处理出来，然后利用pandas的groupby方法对每一天的访问量进行求和。

import pandas as pd

# read data
data = pd.read_csv('visitors.csv')

# convert date string to datetime objects
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# extract year-month-day information
data['date'] = data['date'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))

# group by date and sum
result = data.groupby('date').sum()

# print result
print(result)

以上代码从CSV文件中读取数据，将日期字符串转化为datetime对象，然后只显示其年月日信息，并使用groupby方法按照日期分组，最后求出每天的访问量总数。执行以上代码会输出如下结果：

            visitors
date                
2021-07-01       100
2021-07-02        92
2021-07-03       104
2021-07-04        95
2021-07-05       108
...              ...
2021-12-27       101
2021-12-28        85
2021-12-29        93
2021-12-30        99
2021-12-31        96

[184 rows x 1 columns]

可以看到，输出结果中每一行对应一个日期，同时也只显示年月日信息，并且每一天的访问量都被求和了。

四、总结

通过使用pandas的strftime()方法，我们可以很方便地控制输出的datetime对象的格式，从而实现只显示年月日信息的目的。有了这个方法，我们可以在数据处理与分析中更加灵活地使用datetime对象，同时也可以依据实际需求对datetime对象进行各种操作和转换。