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           1821        2/5/1954 14:35          0.5         18.222        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 pdfrom datetime import datetime as dtdf = 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 aboutdfSub = df[['sample_date','sample_depth','water_temp']]# Remove the NaN valuesdfClean = dfSub.dropna()# Select 0.5 depth measurements onlydfClean2 = dfClean.loc[df['sample_depth'] == '0.5']print(dfClean2)这给了我：             sample_date sample_depth   water_temp20        2/5/1954 13:55          0.5           1821        2/5/1954 14:35          0.5         18.222        2/5/1954 16:35          0.5         18.523        2/5/1954 16:52          0.5         18.524        2/5/1954 17:10          0.5         18.625        2/5/1954 17:25          0.5         18.826        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