Python 如何降低日期的精度（秒）

我有一个csv文件df，我使用以下命令读取该文件：

pd_index=pd.read_csv(".../...",index_col="index",parse_dates=["created_at"])

df.created_at=df.created_at.replace(second=0)

输出为：

              created_at        ...         user_screen_name
index                            ...                         
0     2019-02-27 05:36:29        ...          realDonaldTrump
1     2019-02-27 05:31:21        ...          realDonaldTrump
2     2019-02-26 18:08:14        ...          realDonaldTrump
3     2019-02-26 04:50:37        ...          realDonaldTrump

我希望得到以下结果：

              created_at        ...         user_screen_name
index                            ...                         
0     2019-02-27 05:36:00        ...          realDonaldTrump
1     2019-02-27 05:31:00        ...          realDonaldTrump
2     2019-02-26 18:08:00        ...          realDonaldTrump
3     2019-02-26 04:50:00        ...          realDonaldTrump

我尝试了以下命令：

pd_index=pd.read_csv(".../...",index_col="index",parse_dates=["created_at"])

df.created_at=df.created_at.replace(second=0)

不幸的是，我得到了这个错误：

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

是否有人知道我如何通过将秒数替换为00来获得所需的结果？

使用分钟：

df.created_at=df.created_at.dt.floor('T')
#alternative
#df.created_at=df.created_at.dt.floor('min')
print (df)
           created_at user_screen_name
0 2019-02-27 05:36:00  realDonaldTrump
1 2019-02-27 05:31:00  realDonaldTrump
2 2019-02-26 18:08:00  realDonaldTrump
3 2019-02-26 04:50:00  realDonaldTrump

与分钟一起使用：

df.created_at=df.created_at.dt.floor('T')
#alternative
#df.created_at=df.created_at.dt.floor('min')
print (df)
           created_at user_screen_name
0 2019-02-27 05:36:00  realDonaldTrump
1 2019-02-27 05:31:00  realDonaldTrump
2 2019-02-26 18:08:00  realDonaldTrump
3 2019-02-26 04:50:00  realDonaldTrump

这有点“硬编码”，但可能会起作用：

df.created_at=df.created_at[:-3]+":00"

这有点“硬编码”，但可能会起作用：

df.created_at=df.created_at[:-3]+":00"