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我在pandas DataFrame中有一个字段,它以字符串格式导入.它应该是一个日期时间变量.如何将其转换为日期时间列,然后根据日期进行过滤.

例:

• DataFrame名称:raw_data
• 专栏名称:Mycol
• 列中的值格式:'05SEP2014:00:00:00.000'

我有一个Dataframe,df,包含以下列:

df['ArrivalDate'] =
...
936   2012-12-31
938   2012-12-29
965   2012-12-31
966   2012-12-31
967   2012-12-31
968   2012-12-31
969   2012-12-31
970   2012-12-29
971   2012-12-31
972   2012-12-29
973   2012-12-29
...

该列的元素是pandas.tslib.Timestamp.

我想要包括年份和月份.我认为会有简单的方法,但我无法弄清楚.

这是我尝试过的:

df['ArrivalDate'].resample('M', how = 'mean')

我收到以下错误:

Only valid with DatetimeIndex or PeriodIndex 

然后我尝试了:

df['ArrivalDate'].apply(lambda(x):x[:-2])

我收到以下错误:

'Timestamp' object has no attribute '__getitem__' 

有什么建议？

编辑:我有点想通了.

df.index = df['ArrivalDate']

然后,我可以使用索引重新采样另一列.

但我仍然想要一种重新配置整个列的方法.有任何想法吗？

我的日期时间很短。

numpy.datetime64('2010-06-01T00:00:00.000000000')

我如何得到类似的东西：

numpy.datetime64('2010-06-01')

要么

'2010-06-01'

基本上，我想删除小时和时间戳以外的内容。