python - Pandas 日期时间格式

Question

目前，我正在处理 220 万条记录。其中两列由 membership_id 和 txn_time 组成。数据框看起来像 -

membership_id          txn_time
 1                      2019-02-17 00:00:00.0
 2                      2018-04-23 00:00:00.0
 3                      2018-12-17 00:00:00.0
 4                      2019-02-17 00:00:00.0
 5                      2018-04-02 00:00:00.0
 6                      2018-09-10 06:20:58.0
 7                      2019-01-16 08:11:42.0

我希望数据框看起来像 -

membership_id          txn_time
 1                      2019-02-17 
 2                      2018-04-23 
 3                      2018-12-17 
 4                      2019-02-17 
 5                      2018-04-02 
 6                      2018-09-10
 7                      2019-01-16 

到目前为止我做了什么 -

df_txn['TXN_DATE'] = pd.to_datetime(df_txn['txn_time'], errors='coerce')

但是，它不起作用，并且记录数量高达 220 万条。

提前致谢。

Answer 1

为了提高性能，请使用参数format，然后按 dt.floor 转换为不带时间的日期时间，如果稍后需要通过类似日期时间的函数处理数据会更好:

df_txn['TXN_DATE'] = pd.to_datetime(df_txn['txn_time'], 
                                    errors='coerce',
                                    format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f').dt.floor('d')

或者通过 dt.date 发送到 python dates ，但获取对象:

df_txn['TXN_DATE'] = pd.to_datetime(df_txn['txn_time'], 
                                    errors='coerce',
                                    format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f').dt.date