Python 如何从SQL Server表中提取日期并将其存储在Pandas中的变量中，而不受干扰，仅存储日期

我尝试从SQL Server表中提取日期。我让我的查询像这样返回它：

Hours=pd.read\u sql\u查询（“从tblAllHours中选择*，con）

现在，我在小时数据框中转换“开始”列，如下所示：

Hours['Start']=pd.to_datetime（Hours['Start']，格式='%Y-%m-%d'）

然后在列中选择所需的行，如下所示：

StartDate1=Hours.loc[Hours.Month==Sym1，'Start'].值

现在，如果我打印变量

print（StartDate1）

我会得到以下结果：

[datetime.date（2020,10,1）]

我需要的实际上是

2020-10-01

我怎样才能得到这个结果？

• 您当前有一列datetimes。您请求的格式是字符串格式
• 用于将日期时间转换为字符串

• pd.to_datetime（Hours['Start']，format='%Y-%m-%d'）

  ：

  format

  告诉解析器日期的格式，因此可以将日期转换为日期时间，这不是一种表示日期时间所需格式的方法。
  • 复习
• 如果您只需要值，而不需要，请在以下命令的末尾使用，正如您在问题中所做的那样

start\u date\u str=Hours.start.dt.strftime（“%Y-%m-%d”）

• 您当前有一列datetimes。您请求的格式是字符串格式
• 用于将日期时间转换为字符串

• pd.to_datetime（Hours['Start']，format='%Y-%m-%d'）

  ：

  format

  告诉解析器日期的格式，因此可以将日期转换为日期时间，这不是一种表示日期时间所需格式的方法。
  • 复习
• 如果您只需要值，而不需要，请在以下命令的末尾使用，正如您在问题中所做的那样

start\u date\u str=Hours.start.dt.strftime（“%Y-%m-%d”）

试试看

打印（小时数['Start'].dt.strftime（“%Y-%m-%d”）.value）

结果是YYYY MM dd的列表

['2020-07-03'，'2020-07-02']

有点类似于此

试试看

打印（小时数['Start'].dt.strftime（“%Y-%m-%d”）.value）

结果是YYYY MM dd的列表

['2020-07-03'，'2020-07-02']

有点像这样