Python 如何在DataFrame中分离日期和时间

我是Python的初学者。 我有数据框

df_all_data_0

，列

time_在

中：

2018-01-13 13:17:29
2018-01-06 17:49:43
2018-01-18 09:44:37
2018-01-04 10:45:52
2018-01-11 12:58:31

我想将日期（例如2018-01-13）和时间（13:17:29）分开。 我尝试的是：

pd.to_datetime(df_all_data_0['time_in']).
date_str = df_all_data_0.strptime('%Y-%m-%d')

但我有一个错误：

---

AttributeError回溯（最近一次调用）
在（）
8.
9
--->10日期\u str=df\u所有\u数据\u 0.strtime（“%Y-%m-%d”）
11#打印（打印日期）
12#打印日期#2017-10-24
/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in_u___getattr____（self，name）
2968如果自身信息轴中的名称：
2969返回自我[姓名]
->2970返回对象。\uuuu getattribute\uuuu（self，name）
2971
2972定义设置属性（自身、名称、值）：
AttributeError:“DataFrame”对象没有属性“strTime”

---

如何更正？

一种方法是使用

pd.Series.dt.normalize

提取时间设置为0的日期和

pd.Series.dt.time

提取时间：

import pandas as pd
from io import StringIO

mystr = StringIO("""2018-01-13 13:17:29
2018-01-06 17:49:43
2018-01-18 09:44:37
2018-01-04 10:45:52
2018-01-11 12:58:31""")

df = pd.read_csv(mystr, sep='|', header=None, names=['DateTime'])

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])
df['Date'], df['Time'] = df['DateTime'].dt.normalize(), df['DateTime'].dt.time

print(df)

#              DateTime       Date      Time
# 0 2018-01-13 13:17:29 2018-01-13  13:17:29
# 1 2018-01-06 17:49:43 2018-01-06  17:49:43
# 2 2018-01-18 09:44:37 2018-01-18  09:44:37
# 3 2018-01-04 10:45:52 2018-01-04  10:45:52
# 4 2018-01-11 12:58:31 2018-01-11  12:58:31

注意，

Time

列将具有

dtype

对象：

print(df.dtypes)

# DateTime    datetime64[ns]
# Date        datetime64[ns]
# Time                object
# dtype: object

print(df.dtypes)

# DateTime    datetime64[ns]
# Date        datetime64[ns]
# Time                object
# dtype: object