Python:减少精度 Pandas 时间戳数据帧

Question

你好，我有以下数据框

df = 

       Record_ID       Time
        94704   2014-03-10 07:19:19.647342
        94705   2014-03-10 07:21:44.479363
        94706   2014-03-10 07:21:45.479581
        94707   2014-03-10 07:21:54.481588
        94708   2014-03-10 07:21:55.481804

是否可以有以下内容？

df1 = 

       Record_ID       Time
        94704   2014-03-10 07:19:19
        94705   2014-03-10 07:21:44
        94706   2014-03-10 07:21:45
        94707   2014-03-10 07:21:54
        94708   2014-03-10 07:21:55

Answer 1

您可以转换底层 datetime64[ns]使用 astype 将值转换为 datetime64[s] 值:

In [11]: df['Time'] = df['Time'].astype('datetime64[s]')

In [12]: df
Out[12]: 
   Record_ID                Time
0      94704 2014-03-10 07:19:19
1      94705 2014-03-10 07:21:44
2      94706 2014-03-10 07:21:45
3      94707 2014-03-10 07:21:54
4      94708 2014-03-10 07:21:55

请注意，由于 Pandas Series 和 DataFrames store all datetime values as datetime64[ns]这些 datetime64[s] 值会自动转换回 datetime64[ns]，因此最终结果仍存储为 datetime64[ns] 值，但对 astype 的调用导致秒的小数部分被删除。

如果您希望拥有 datetime64[s] 值的 NumPy 数组，您可以使用 df['Time'].values.astype('datetime64[s]').