python：如何从np数组中删除时间

Question

我有下面的代码，我只想保留日期本身。在

>>> date = q_data.Date
>>> dt = np.array(date)
>>> dt
array(['2017-02-14 09:00:00', '2017-02-15 09:00:00', '2017-02-16 09:00:00',       '2017-02-17 09:00:00', '2017-02-20 09:00:00', '2017-02-21 09:00:00',       '2017-02-22 09:00:00', '2017-02-23 09:00:00', '2017-02-24 09:00:00',       '2017-02-28 09:00:00', '2017-03-01 09:00:00', '2017-03-02 09:00:00',       '2017-03-03 09:00:00', '2017-03-06 09:00:00', '2017-03-07 09:00:00',       '2017-03-08 09:00:00', '2017-03-09 09:00:00', '2017-03-10 09:00:00',] dtype=object)

我希望它有以下内容： array(['2017-02-14','2017-02-15',....]dtyepe=object)

dt.date()返回AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'date'

Answer 1

看起来您的输入（date）是日期和时间的一系列字符串表示，日期和时间之间有一个空格。如果保证格式与您在这里显示的格式一致，则可以使用列表理解：

date = [x.split()[0] for x in date]
dt = np.array(date)

或者，如果date是一系列datetime对象，则可以使用：

^{pr2}$

编辑：如果我理解正确，这是一个包含日期和时间字符串表示的列的Pandas数据帧，以下是保留dtype=object属性的一种方法：

def trim_to_date(s): 
     return s.split()[0]
date = date[0].apply(trim_to_date) 
dt = np.array(date))

Answer 2

这是一种方法。在

from dateutil import *

arr = np.array(['2017-02-14 09:00:00', '2017-02-15 09:00:00', '2017-02-16 09:00:00'])

np.array([parser.parse(i).strftime('%Y-%m-%d') for i in arr])

# array(['2017-02-14', '2017-02-15', '2017-02-16'],
#       dtype='<U10')