如何将字符串转换为日期时间，忽略时间信息？

Question

在Python3和pandas中，我有一个dataframe，其中有一列表示日期的字符串-“DataFim”列

df_lotacoes.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 52725 entries, 0 to 52724
Data columns (total 5 columns):
DataFim            48854 non-null object
DataInicio         52725 non-null object
IdUA               52725 non-null object
NomeFuncionario    52725 non-null object
NomeUA             52725 non-null object
dtypes: object(5)
memory usage: 1.0+ MB

print(df_lotacoes['DataFim'])

DataFim
0   2018-11-05T00:00:00-02:00
1   2008-08-28T00:00:00-03:00
2   2002-08-08T00:00:00-03:00
3   2007-03-14T00:00:00-03:00
4   2005-05-06T00:00:00-03:00

我试图转换为日期，但它仍然是对象

df_lotacoes['DataFim'] = pd.to_datetime(df_lotacoes['DataFim'])

DataFim
0   2018-11-05 00:00:00-02:00
1   2008-08-28 00:00:00-03:00
2   2002-08-08 00:00:00-03:00
3   2007-03-14 00:00:00-03:00
4   2005-05-06 00:00:00-03:00

DataFim            48854 non-null object

我只需要年、月、日的信息。我想忽略的其他时间数据

请问，有人知道我如何转换这种格式吗？你知道吗

Answer 1

提取日期部分使用结构提取物并转换为日期时间

df['DataFim'] = pd.to_datetime(df['DataFim'].str.extract('(.*)T')[0], format = '%Y-%m-%d')

    DataFim
0   2018-11-05
1   2008-08-28
2   2002-08-08
3   2007-03-14
4   2005-05-06

选项2：也可以使用结构拆分你知道吗

df['DataFim'] = pd.to_datetime(df['DataFim'].str.split('T').str[0], format = '%Y-%m-%d')

和regex玩得很开心

df['DataFim'] = pd.to_datetime(df['DataFim'].str.replace('T.*', '', regex = True), format = '%Y-%m-%d')