如何在熊猫数据框中将时间戳转换为datetime.date？
我需要在日期上将2个pandas数据框合并在一起，但是它们当前具有不同的日期类型。1是时间戳（从excel导入），另一个是datetime.date。
有什么建议吗？
我已经尝试过了，pd.to_datetime().date但这仅适用于单个项目（例如df.ix[0,0]），它不能让我应用于整个系列（例如df['mydates']）或数据框。
问题答案：
我从同事那里得到了一些帮助。
这似乎解决了上面发布的问题
pd.to_datetime(df['mydates']).apply(lambda x: x.date())
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问题内容： 我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，它是1行乘23列。 我想将其转换为系列吗？我想知道最pythonic的方法是什么？ 我试过了，但是抱怨。它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 谢谢！ 问题答案： 它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 可以说它足够聪明，可以识别尺寸差异。:-) 我认为您可以做的最简单的事情是使用位置选择该行，这将为您提供一个Series，其列
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问题内容： 考虑到python中的pandas数据帧具有名为integer类型的列，我可以使用以下指令将其转换为格式。 因此，该列现在具有以下条目：。 将字符串恢复为整数时间戳值（代表从过去的秒数）的命令是什么？ 我检查了但找不到转换实用程序，因此无法使用它。 此转换有实用程序吗？ 问题答案： 您可以使用类型转换为int并将其除以以获取unix纪元开始的秒数。
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问题内容： 我有以下熊猫数据框： 我想将日期时间索引转换为数据框的列。我尝试过，但结果没有改变。任何想法？ 问题答案： 需要分配输出或参数：
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问题内容： 考虑一个输入文件： 我可以将每月总计进行分组，如下所示： 分组总数的索引如下： 我想将索引重新格式化为日期时间格式（天可以是一个月的第一天）。 我尝试了以下方法： 和 都失败了。有人知道我该怎么做吗？ 问题答案： 考虑按“ M”进行重采样，而不是按DatetimeIndex的属性分组： 注意：如果您不想在这两个月之间，则必须删除NaN。
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问题内容： 我想知道是否有某种方式将所有DataFrame负数替换为零？ 问题答案： 如果所有列都是数字列，则可以使用布尔索引： 对于更一般的情况，此答案显示了private方法： 使用类型，布尔索引似乎可以在单独的列上工作，但不能在整个数据帧上工作。因此，您可以执行以下操作： 更新： 与整个DataFrame上的作品进行比较：
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问题内容： 我有一个熊猫数据框，其中一列包含格式为日期的字符串 例如 目前该列的是。 如何将列值转换为Pandas日期格式？ 问题答案： 使用类型