如何更改数据框列中的日期而不是时间戳记的时间？ - python

的Python 3.6.0

我正在导入带有Unix时间戳的文件。
我将其转换为Pandas日期时间，并四舍五入为10分钟(12:00、12:10、12:20等)

数据是在指定时间段内从不同日期收集的。
为了进行分析，我们希望在重新采样之前将所有日期更改为相同的日期。

目前，我们有一个reduce_to_date，它是所有日期的目标。

current_date = pd.to_datetime('2017-04-05')  #This will later be dynamic
reduce_to_date = current_date - pd.DateOffset(days=7)

我试图找到一种简便的方法来更改系列中的日期而不更改时间。
我试图避免使用.strftime()进行冗长的转换。

我几乎解决的一种方法是将reduce_to_date和df['Timestamp']的区别添加到df['Timestamp']中。但是，我尝试使用.date()函数，该函数仅适用于单个元素，不适用于系列。

好!

passed_df['Timestamp'][0] = passed_df['Timestamp'][0] + (reduce_to_date.date() - passed_df['Timestamp'][0].date())

不好

passed_df['Timestamp'][:] = passed_df['Timestamp'][:] + (reduce_to_date.date() - passed_df['Timestamp'][:].date())

AttributeError:“系列”对象没有属性“日期”

我可以使用一个循环:

x=1
for line in passed_df['Timestamp']:
    passed_df['Timestamp'][x] = line + (reduce_to_date.date() - line.date())
    x+=1

但这引发了警告:

C:\ Users \ elx65i5 \ Documents \ Lightweight Logging \ newmain.py:60:SettingWithCopyWarning:
试图在DataFrame的切片副本上设置一个值
请参见文档中的警告:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

目标是使所有日期相同，但保留原始时间。
如果我们只需指定替换日期，那就太好了。
如果我们可以使用数学并根据时间增量来更改每个日期，那么同样大。
我们可以不使用.strftime()或冗长的过程以向量化的方式完成此操作吗？

参考方案

我认为您需要转换df['Timestamp'].dt.date to_datetime ，因为 date 的输出是python date object，而不是pandas datetime object:

df=pd.DataFrame({'Timestamp':pd.to_datetime(['2017-04-05 15:21:03','2017-04-05 19:10:52'])})
print (df)
            Timestamp
0 2017-04-05 15:21:03
1 2017-04-05 19:10:52

current_date = pd.to_datetime('2017-04-05')
reduce_to_date = current_date - pd.DateOffset(days=7)

df['Timestamp'] = df['Timestamp'] - reduce_to_date + pd.to_datetime(df['Timestamp'].dt.date)
print (df)
            Timestamp
0 2017-04-12 15:21:03
1 2017-04-12 19:10:52

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