在数据框中拆分单元格

Question

我有一个 CSV，我将其读入数据框以删除某些列并进行一些操作。

一些示例行是：

20        2/5/1954 13:55          0.5           18

21        2/5/1954 14:35          0.5         18.2

22        2/5/1954 16:35          0.5         18.5

我想删除日期时间中的时间，例如，我得到的2/5/1954不是2/5/1954 13:55.

我写了这个脚本：

import pandas as pd

from datetime import datetime as dt

df = pd.read_csv('habsos_20200310.csv', sep=',', error_bad_lines=False, index_col=False, dtype='unicode')

pd.set_option('display.max_rows', None)

# Get only the columns we care about

dfSub = df[['sample_date','sample_depth','water_temp']]

# Remove the NaN values

dfClean = dfSub.dropna()

# Select 0.5 depth measurements only

dfClean2 = dfClean.loc[df['sample_depth'] == '0.5']

print(dfClean2)

这给了我：

             sample_date sample_depth   water_temp

20        2/5/1954 13:55          0.5           18

21        2/5/1954 14:35          0.5         18.2

22        2/5/1954 16:35          0.5         18.5

23        2/5/1954 16:52          0.5         18.5

24        2/5/1954 17:10          0.5         18.6

25        2/5/1954 17:25          0.5         18.8

26        2/5/1954 17:43          0.5           19

我试图将这些行添加到我的脚本中以转换该sample_date列：

new_df = dfClean2['sample_date'].str.split()[0]

print(new_df)

Answer 1

评论已经建议您使用expand=True. 另一种选择是dfClean2.sample_date = dfClean2.sample_date.str.split(' ').str.get(0)但是，pandas 为 dtype 实现了许多方法datetime。parse_dates=True我建议您传递参数.read_csv()（使用 read_csv 处理日期时间）并.dt在该列上使用系列访问器。dfClean2.sample_date = dfClean2.sample_date.dt.date