Python 将列转换为日期时间

我有这个df：

    A
0   2017-04-17 00:00:00
1   2017-04-18 00:00:00
2   2017-04-19 00:00:00
3   2017-04-20 00:00:00
4   2017-04-21 00:00:00

我试图摆脱H，M，S，这样我就剩下了：

     A
0   2017-04-17
1   2017-04-18 
2   2017-04-19 
3   2017-04-20 
4   2017-04-21 

列A的数据类型为对象。我试过：

df['A'] = df['A']datetime.strftime('%Y-%m-%d')

与：

我得到：

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'strftime'

我想您需要-输出是

字符串

：

#if necessary
#df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])

print (type(df.loc[0, 'A']))
<class 'pandas.tslib.Timestamp'>

df['A'] = df['A'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
print (df)
            A
0  2017-04-17
1  2017-04-18
2  2017-04-19
3  2017-04-20
4  2017-04-21

print (type(df.loc[0, 'A']))
<class 'str'>

---

df['A'].dt.strftime（“%Y-%m-%d”）

怎么样？它是

df['A'].dt.strftime（“%Y-%m-%d”）

，但与您的标题相矛盾。您正在尝试转换为datetime还是转换为string？该列的当前

dtype

是str还是datetime64？还有，你真正想要的是str还是没有时间的statiledatetime

#if necessary
#df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])

print (type(df.loc[0, 'A']))
<class 'pandas.tslib.Timestamp'>

df['A'] = df['A'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
print (df)
            A
0  2017-04-17
1  2017-04-18
2  2017-04-19
3  2017-04-20
4  2017-04-21

print (type(df.loc[0, 'A']))
<class 'str'>

df['A'] = df['A'].dt.date
print (df)

            A
0  2017-04-17
1  2017-04-18
2  2017-04-19
3  2017-04-20
4  2017-04-21

print (type(df.loc[0, 'A']))
<class 'datetime.date'>