在 Python3 和 Pandas 中，我有一个数据框，其中有一列表示日期的字符串 - “DataFim”列
df_lotacoes.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 52725 entries, 0 to 52724
Data columns (total 5 columns):
DataFim 48854 non-null object
DataInicio 52725 non-null object
IdUA 52725 non-null object
NomeFuncionario 52725 non-null object
NomeUA 52725 non-null object
dtypes: object(5)
memory usage: 1.0+ MB
print(df_lotacoes['DataFim'])
DataFim
0 2018-11-05T00:00:00-02:00
1 2008-08-28T00:00:00-03:00
2 2002-08-08T00:00:00-03:00
3 2007-03-14T00:00:00-03:00
4 2005-05-06T00:00:00-03:00
我试图转换为日期，但它仍然是对象
df_lotacoes['DataFim'] = pd.to_datetime(df_lotacoes['DataFim'])
DataFim
0 2018-11-05 00:00:00-02:00
1 2008-08-28 00:00:00-03:00
2 2002-08-08 00:00:00-03:00
3 2007-03-14 00:00:00-03:00
4 2005-05-06 00:00:00-03:00
DataFim 48854 non-null object
我只需要年、月和日信息。我想忽略的其他时间数据
请问，有谁知道我如何转换这种格式？
使用 str.extract 提取日期部分并转换为日期时间，
df['DataFim'] = pd.to_datetime(df['DataFim'].str.extract('(.*)T')[0], format = '%Y-%m-%d')
DataFim
0 2018-11-05
1 2008-08-28
2 2002-08-08
3 2007-03-14
4 2005-05-06
选项 2：您也可以使用 str.split
df['DataFim'] = pd.to_datetime(df['DataFim'].str.split('T').str[0], format = '%Y-%m-%d')
用正则表达式玩得开心，
df['DataFim'] = pd.to_datetime(df['DataFim'].str.replace('T.*', '', regex = True), format = '%Y-%m-%d')
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