Pandas中如何去除DateTime索引中的时间部分

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas去除DateTime索引中的时间部分。

在处理时间序列数据时，我们常常需要使用DateTime索引。但是，在实际应用中，时间序列数据有时候只需要日期部分，而不需要时间部分。在这种情况下，我们就需要去除时间部分，只保留日期部分的数据。

Pandas提供了多种方法来去除DateTime索引中的时间部分，下面我们就具体介绍几种常用的方法。

阅读更多：Pandas 教程

方法一：使用.dt.date方法

.dt包含了很多有用的方法，可以用来处理时间序列索引。其中，.date方法可以只返回DateTime索引日期部分的标量或数组。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间和数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('2021-01-01 00:00:00', periods=5, freq='H'),
                   'data': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 使用时间列作为DataFrame的索引
df = df.set_index('time')

# 使用.dt.date方法，只返回日期部分的索引
df.index = df.index.date

print(df.to_string())

运行结果如下所示：

            data
2021-01-01     1
2021-01-01     2
2021-01-01     3
2021-01-01     4
2021-01-01     5

我们可以看到，使用.dt.date方法，成功去除了索引中的时间部分，只保留了日期部分。

方法二：使用.date_range方法

另一种方法是使用Pandas的date_range方法。我们可以使用date_range方法创建一个包含日期索引的时间序列，然后使用时间序列和DataFrame对齐的方式来剔除时间部分。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间和数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('2021-01-01 00:00:00', periods=5, freq='H'),
                   'data': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 使用时间列作为DataFrame的索引
df = df.set_index('time')

# 使用date_range方法，创建包含日期索引的时间序列
date_index = pd.date_range(start=df.index.min().date(), end=df.index.max().date(), freq='D')

# 与DataFrame对齐，去除时间部分
df = df.reindex(date_index)

print(df.to_string())

运行结果如下所示：

            data
2021-01-01   1.0
2021-01-02   NaN
2021-01-03   NaN
2021-01-04   NaN
2021-01-05   5.0

我们可以看到，使用date_range方法创建了一个包含日期索引的时间序列，然后使用.reindex方法和DataFrame对齐，去除了时间部分。

方法三：使用.astype方法

另一种方法是使用.astype方法进行数据类型转换。我们可以将DateTime索引的数据类型从datetime64[ns]转换为datetime64[D]，这样就可以只保留日期部分。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含时间和数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'time': pd.date_range('2021-01-01 00:00:00', periods=5, freq='H'),
                   'data': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 使用时间列作为DataFrame的索引
df = df.set_index('time')

# 使用.astype方法，将数据类型从datetime64[ns]转换为datetime64[D]
df.index = df.index.astype('datetime64[D]')

print(df.to_string())

运行结果如下所示：

            data
2021-01-01     1
2021-01-01     2
2021-01-03     3
2021-01-04     4
2021-01-05     5

我们可以看到，使用.astype方法，成功将数据类型从datetime64[ns]转换为datetime64[D]，只保留了日期部分。

总结

本文介绍了三种方法来去除DateTime索引中的时间部分，包括使用.dt.date方法、使用date_range方法和使用.astype方法。不同的方法适用于不同的情境，需要根据实际需求来选择。希望本文能够对读者理解和处理Pandas中的时间序列数据有所帮助。