当我在SQL中选择日期时,它将返回为 2011-02-25 21:17:33.933.但我只需要Date部分2011-02-25.我怎样才能做到这一点？
这是我使用的:
SELECT CAST(FLOOR(CAST(getdate() as FLOAT)) as DATETIME)
我想可能会有更好更优雅的方式.
要求:
datetime类型,而不是字符串.DELETE from Table WHERE Date > GETDATE();
GETDATE()包括时间.而不是得到
2011-01-26 14:58:21.637
我怎样才能得到:
2011-01-26 00:00:00.000
在MS SQL 2000和2005中,给定日期时间,例如'2008-09-25 12:34:56',获得仅包含'2008-09-25'的日期时间的最有效方法是什么？
这里重复一遍.
我有一个具有CreationDate字段的SQL表.
我有getdate()计算列规范公式.
我想知道如何获得日期部分,即'2012-08-24'而不是'2012-08-24 10:45:17.740'.
我在SQL Server的Table TransactionMaster中有3列
1)transaction_amount
2)Card_No
3)transaction_date-- datetime数据类型
所以,我想获取SUM transaction_amount where Card_No=' 123'和transaction_date= todays date.<-----不包括时间IN SQL
在sql 2005中,而不是从dateparts年,月和日建立一个查询,
有没有更简洁的方式编写where子句？
我怎样才能获得DateTime的Date部分？我正在寻找像year()函数这样的东西但是整个日期.
我需要根据日期对某些记录进行分组,但它是一个日期和时间字段,我需要忽略时间部分,只需按日期部分进行分组 - 这是我现在的SQL:
SELECT
AutoShipItems.CustomerID,AutoShipItems.NextOrderDate,
Customer.FirstName,Customer.LastName, Customer.EmailAddress
FROM
AutoShipItems
INNER JOIN Customer ON
AutoShipItems.CustomerID =Customer.CustomerID
WHERE
(AutoShipItems.NextOrderDate <= GETDATE())
GROUP BY
AutoShipItems.CustomerID, AutoShipItems.NextOrderDate,
Customer.FirstName, Customer.LastName,
Customer.EmailAddress
ORDER BY
AutoShipItems.NextOrderDate
我的项目涉及进行各种 SQL 查询，通过 pandas 将它们转换为 python 中的数据帧，按用户名列进行过滤，然后将过滤后的数据帧输出到单个 HTML 文件，这些文件将转换为 PDF 并发布。
我遇到了一个问题，当日期列出现在 HTML 中时，它们是 YY-MM-DD-HH-MM-SS，但我希望它们是 YY-MM-DD 以使 PDF 输出看起来像清洁工。
我知道我可以使用以下命令将单个命名列转换为所需的输出：
dataset['datecolumn'] = dataset['datecolumn'].dt.date
我确实设法使用上述方法解决了问题，方法是获取列名称列表，然后应用 for 循环，如下所示：
datecollist = list(dataset.select_dtypes(include=['datetime64']).columns)
for i in datecollist:
dataset[i] = dataset[i].dt.date
然而，我真的很想找出一种更Pythonic的方法来解决这个问题，因为我想避免代码中进一步的for循环并通过Python能力来改进。
到目前为止，我尝试了一个映射器函数，但没有任何运气：
mapper = lambda x: x.dt.date if isinstance(x, np.datetime64) else x
dataset.columns = dataset.columns.map(mapper)
它似乎只是跳过了我想要转换的列。我注意到，当我检查这些列的数据类型时，它们显示为：
in: dataset['First Date'].dtype
out: dtype('<M8[ns]')
谁能建议我的映射器方法出了问题，或者向我展示一种更有效/更干净的解决问题的方法？