Python 日期时间格式

目前，我在220万张唱片中工作。其中两列由

成员id

和

txn\u时间

组成。数据框看起来像-

membership_id          txn_time
 1                      2019-02-17 00:00:00.0
 2                      2018-04-23 00:00:00.0
 3                      2018-12-17 00:00:00.0
 4                      2019-02-17 00:00:00.0
 5                      2018-04-02 00:00:00.0
 6                      2018-09-10 06:20:58.0
 7                      2019-01-16 08:11:42.0

membership_id          txn_time
 1                      2019-02-17 
 2                      2018-04-23 
 3                      2018-12-17 
 4                      2019-02-17 
 5                      2018-04-02 
 6                      2018-09-10
 7                      2019-01-16 

我希望数据框看起来像-

membership_id          txn_time
 1                      2019-02-17 00:00:00.0
 2                      2018-04-23 00:00:00.0
 3                      2018-12-17 00:00:00.0
 4                      2019-02-17 00:00:00.0
 5                      2018-04-02 00:00:00.0
 6                      2018-09-10 06:20:58.0
 7                      2019-01-16 08:11:42.0

membership_id          txn_time
 1                      2019-02-17 
 2                      2018-04-23 
 3                      2018-12-17 
 4                      2019-02-17 
 5                      2018-04-02 
 6                      2018-09-10
 7                      2019-01-16 

到目前为止我做了什么-

df_txn['TXN_DATE'] = pd.to_datetime(df_txn['txn_time'], errors='coerce')

但是，它不起作用，记录的数量是巨大的220万

---

提前感谢。

为了提高性能，请使用参数

格式

，然后通过转换为不带时间的日期时间，如果以后需要通过类似日期时间的函数处理数据，则更好：

或者通过获取对象来获取python日期：

df_txn['TXN_DATE'] = pd.to_datetime(df_txn['txn_time'], 
                                    errors='coerce',
                                    format='%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f').dt.date

---

此lambda函数将帮助您解决此问题，而无需使用datetime库

df['txn_time'] = df['txn_time'].apply(lambda x:x.split()[0])

---

但它不工作，记录的数量有错误？还是慢？