我有一个包含大量日内数据的DataFrame,DataFrame有几天的数据,日期不连续。
2012-10-08 07:12:22 0.0 0 0 2315.6 0 0.0 0
2012-10-08 09:14:00 2306.4 20 326586240 2306.4 472 2306.8 4
2012-10-08 09:15:00 2306.8 34 249805440 2306.8 361 2308.0 26
2012-10-08 09:15:01 2308.0 1 53309040 2307.4 77 2308.6 9
2012-10-08 09:15:01.500000 2308.2 1 124630140 2307.0 180 2308.4 1
2012-10-08 09:15:02 2307.0 5 85846260 2308.2 124 2308.0 9
2012-10-08 09:15:02.500000 2307.0 3 128073540 2307.0 185 2307.6 11
......
2012-10-10 07:19:30 0.0 0 0 2276.6 0 0.0 0
2012-10-10 09:14:00 2283.2 80 98634240 2283.2 144 2283.4 1
2012-10-10 09:15:00 2285.2 18 126814260 2285.2 185 2285.6 3
2012-10-10 09:15:01 2285.8 6 98719560 2286.8 144 2287.0 25
2012-10-10 09:15:01.500000 2287.0 36 144759420 2288.8 211 2289.0 4
2012-10-10 09:15:02 2287.4 6 109829280 2287.4 160 2288.6 5
......如何从上面的DataFrame中提取datetime格式的唯一日期?得到像[2012-10-08, 2012-10-10]一样的结果
发布于 2013-02-03 22:41:42
如果你有一个这样的Series:
In [116]: df["Date"]
Out[116]:
0 2012-10-08 07:12:22
1 2012-10-08 09:14:00
2 2012-10-08 09:15:00
3 2012-10-08 09:15:01
4 2012-10-08 09:15:01.500000
5 2012-10-08 09:15:02
6 2012-10-08 09:15:02.500000
7 2012-10-10 07:19:30
8 2012-10-10 09:14:00
9 2012-10-10 09:15:00
10 2012-10-10 09:15:01
11 2012-10-10 09:15:01.500000
12 2012-10-10 09:15:02
Name: Date其中每个对象都是一个Timestamp
In [117]: df["Date"][0]
Out[117]: <Timestamp: 2012-10-08 07:12:22>您只能通过调用.date()来获取日期
In [118]: df["Date"][0].date()
Out[118]: datetime.date(2012, 10, 8)和系列有一个.unique()方法。因此您可以使用map和lambda
In [126]: df["Date"].map(lambda t: t.date()).unique()
Out[126]: array([2012-10-08, 2012-10-10], dtype=object)或者使用Timestamp.date方法:
In [127]: df["Date"].map(pd.Timestamp.date).unique()
Out[127]: array([2012-10-08, 2012-10-10], dtype=object)发布于 2013-02-03 22:32:18
使用正则表达式:
(\d{4}-\d{2}-\d{2})使用re.findall函数运行它,以获取所有匹配项:
result = re.findall(r"(\d{4}-\d{2}-\d{2})", subject)发布于 2020-05-17 19:32:29
为了给@DSM一个替代的答案,看看这个来自@Psidom的other answer
它应该是这样的:
pd.to_datetime(df['DateTime']).dt.date.unique()在我看来,它的性能稍好一些。
https://stackoverflow.com/questions/14673394
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