Python 如何从datetime中删除秒数？

我有以下日期，我尝试了以下代码

df['start_date_time'] = ["2016-05-19 08:25:00","2016-05-19 16:00:00","2016-05-20 07:45:00","2016-05-24 12:50:00","2016-05-25 23:00:00","2016-05-26 19:45:00"]
df['start_date_time'] = pd.to_datetime([df['start_date_time']).replace(second = 0)

我得到以下错误：

TypeError: replace() got an unexpected keyword argument 'second'

---

这是与时间模块，而不是日期时间模块，但可能是你的寻找

import time
X = time.strftime("%H:%M")
print(X)

还是你有时间

import time
X = time.strftime("%H:%M:%S")
print(X)

如果你要投反对票，请解释为什么

尝试一下：

df.index = df.index.map(lambda t: t.strftime('%Y-%m-%d %H:%M'))

如其中一条评论中所述，上述内容适用于日期不是字符串的情况。但是，如果它们是字符串，则只需从列表中的每个列表中剪切最后三个字符：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date': ["2016-05-19 08:25:00"]})

print(df['date'].map(lambda t: t[:-3]))

以上将输出：

将秒数设置为0

pd.to_datetime

将返回

datetime

对象，这些对象的属性为

second

：您对此无能为力。您可以将

second

设置为

0

，但该属性仍将在此处，并且标准表示法仍将包含一个尾随的

'：00'

您需要在

df

的每个元素上应用

replace

：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'start_date_time': ["2016-05-19 08:25:23","2016-05-19 16:00:45","2016-05-20 07:45:00","2016-05-24 12:50:00","2016-05-25 23:00:00","2016-05-26 19:45:00"]})
df['start_date_time'] = pd.to_datetime(df['start_date_time'])
df['start_date_time'] = df['start_date_time'].apply(lambda t: t.replace(second=0))

print(df)
#       start_date_time
# 0 2016-05-19 08:25:00
# 1 2016-05-19 16:00:00
# 2 2016-05-20 07:45:00
# 3 2016-05-24 12:50:00
# 4 2016-05-25 23:00:00
# 5 2016-05-26 19:45:00

第一次使用的

:23

和

:45

已被

:00

取代，但仍在打印

从字符串中删除

'：00'

如果您只需要这些时间的字符串表示形式，并且仅将字符串解析为

datetime

对象，以便删除字符串末尾的

'：00'

，则可以删除最后3个字符：

>>> "2016-05-19 08:25:00"[:-3]
'2016-05-19 08:25'

在初始化df['start\u date\u time']之前，您可以将其应用于列表中的每个元素：

>>> start_date_time = ["2016-05-19 08:25:00","2016-05-19 16:00:00","2016-05-20 07:45:00","2016-05-24 12:50:00","2016-05-25 23:00:00","2016-05-26 19:45:00"]
>>> map(lambda s: s[:-3], start_date_time)
['2016-05-19 08:25', '2016-05-19 16:00', '2016-05-20 07:45', '2016-05-24 12:50', '2016-05-25 23:00', '2016-05-26 19:45']

不带秒显示日期时间 如果要使用

datetime

对象，但不想显示秒数：

print(df['start_date_time'].apply(lambda t: t.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')))
# 0    2016-05-19 08:25
# 1    2016-05-19 16:00
# 2    2016-05-20 07:45
# 3    2016-05-24 12:50
# 4    2016-05-25 23:00
# 5    2016-05-26 19:45
# Name: start_date_time, dtype: object

---

正如您所提到的，已删除，因此我假设您不希望结果中出现秒或微秒。如果是这种情况，则以下内容可能会有所帮助：

datetime\u变量.strftime（“%Y-%m-%d%H:%m”）

如果字符串中有datetime，则可以将其转换为datetime obj：

来自dateutil导入解析器的

datetime\u variable=parser.parse（str\u datetime\u var）

datetime\u变量.strftime（“%Y-%m-%d%H:%m”）

您可以使用时间增量减去秒数：

import datetime    
d = datetime.datetime.now() #datetime including seconds
without_seconds = d - datetime.timedelta(seconds=d.second)

首先将字符串转换为datetime对象，然后可以使用replace方法

from _datetime import *


df = dict()
df['start_date_time'] = ["2016-05-19 08:25:00",
                         "2016-05-19 16:00:00",
                         "2016-05-20 07:45:00",
                         "2016-05-24 12:50:00",
                         "2016-05-25 23:00:00",
                         "2016-05-26 19:45:00"]

for dt in df['start_date_time']:
    cur_dt = datetime.strptime(dt, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    cur_dt = cur_dt.replace(second=0)
    print(cur_dt)

    cur_dt_without_second = cur_dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')
    print(cur_dt_without_second)

-------------------
2016-05-19 08:25:00
2016-05-19 08:25
2016-05-19 16:00:00
2016-05-19 16:00
2016-05-20 07:45:00
2016-05-20 07:45
2016-05-24 12:50:00
2016-05-24 12:50
2016-05-25 23:00:00
2016-05-25 23:00
2016-05-26 19:45:00
2016-05-26 19:45

将字符串转换为datetime对象，然后对其进行操作

>>> x = ["2016-05-19 08:25:00","2016-05-19 16:00:00","2016-05-20 07:45:00","2016-05-24 12:50:00","2016-05-25 23:00:00","2016-05-26 19:45:00"]
>>> for i in x:
...  y = datetime.datetime.strptime(i, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
...  z = datetime.datetime.strftime(y, '%Y-%m-%d %H:%M')
...  print (y, type(y))
...  print (z, type(z))
... 
(datetime.datetime(2016, 5, 19, 8, 25), <type 'datetime.datetime'>)
('2016-05-19 08:25', <type 'str'>)
(datetime.datetime(2016, 5, 19, 16, 0), <type 'datetime.datetime'>)
('2016-05-19 16:00', <type 'str'>)
(datetime.datetime(2016, 5, 20, 7, 45), <type 'datetime.datetime'>)
('2016-05-20 07:45', <type 'str'>)
(datetime.datetime(2016, 5, 24, 12, 50), <type 'datetime.datetime'>)
('2016-05-24 12:50', <type 'str'>)
(datetime.datetime(2016, 5, 25, 23, 0), <type 'datetime.datetime'>)
('2016-05-25 23:00', <type 'str'>)
(datetime.datetime(2016, 5, 26, 19, 45), <type 'datetime.datetime'>)
('2016-05-26 19:45', <type 'str'>)

x=[“2016-05-19 08:25:00”，“2016-05-19 16:00:00”，“2016-05-20 07:45:00”，“2016-05-24 12:50:00”，“2016-05-25 23:00:00”，“2016-05-26 19:45:00”]
>>>对于x中的i：
...  y=datetime.datetime.StrTime（i，'%y-%m-%d%H:%m:%S'）
...  z=datetime.datetime.strftime（y，'%y-%m-%d%H:%m'）
...  打印（y，类型（y））
...  打印（z，类型（z））
... 
（datetime.datetime（2016,5,19,8,25），）
('2016-05-19 08:25', )
（datetime.datetime（2016,5,19,16,0），）
('2016-05-19 16:00', )
（datetime.datetime（2016,5,20,7,45），）
('2016-05-20 07:45', )
（datetime.datetime（2016,5,24,12,50），）
('2016-05-24 12:50', )
（datetime.datetime（2016,5,25,23,0），）
('2016-05-25 23:00', )
（datetime.datetime（2016,5,26,19,45），）
('2016-05-26 19:45', )

解决方案，如果输出中需要日期时间：

df = pd.DataFrame({'start_date_time': ["2016-05-19 08:25:23","2016-05-19 16:00:45"]})
df['start_date_time'] = pd.to_datetime(df['start_date_time'])
print (df)
       start_date_time
0  2016-05-19 08:25:23
1  2016-05-19 16:00:45

按分钟使用

T

或

Min

：

df['start_date_time'] = df['start_date_time'].dt.floor('T')

df['start_date_time'] = df['start_date_time'].dt.floor('Min')

---

您可以先使用convert to

numpy值

，然后通过转换为

HTML代码来截断
秒
：

< input type="time" class="form-control" name="meeting_time" required /> 

结果是：

get_time = "12:35"

以下是从datetime中删除秒数的一种非常简单的方法：

from datetime import datetime 
print(str(datetime.today())[:16])

输出：

2021-02-14 21:30

它有效地将时间戳转换为文本，只留下前16个符号。
只是不要迷失在这些括号里；）
 您可以尝试：
df.index.map（lambda t:t.strftime（“%Y-%m-%d%H:%m”）
您想要
string
还是
datetime
对象？如果您只需要字符串，可以使用regex
“：\d\d$”
删除尾随的秒数。我希望将其作为datetime对象签出此问题：密切相关：原始数据是字符串，因此我认为不可行。strftime会起作用，对吗？你说得对！我误解了这个问题；P添加了日期为strings的情况注意，您的更新没有写在评论中，而是写在我的答案中。没有否决，但是：这是回答问题的一大步，因为如果用户知道他/她在做什么，它将采取最后一步来获得正确答案。但请注意，这并不是对问题的直接回答，因为您使用的输入数据类型与OP所具有的数据类型之间没有相似之处。
print(df['start_date_time'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M'))
0    2016-05-19 08:25
1    2016-05-19 16:00
Name: start_date_time, dtype: object

print(df['start_date_time'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:00'))
0    2016-05-19 08:25:00
1    2016-05-19 16:00:00
Name: start_date_time, dtype: object

< input type="time" class="form-control" name="meeting_time" required /> 

meeting_time = request.POST['meeting_time'] #Like your_time = "12:35:00"
get_time = meeting_time.strftime("%H:%M")

get_time = "12:35"

from datetime import datetime 
print(str(datetime.today())[:16])

2021-02-14 21:30