我有一個df我想將某些列型別更改為datefrom datetime：
field category 2022-01-10 00:00:00 2022-01-17 00:00:00 2022-01-24 00:00:00
A 10 500 700 500
B 15 60 70 50
我正在努力實作這一目標：
field category 2022-01-10 2022-01-17 2022-01-24
A 10 500 700 500
B 15 60 70 50
因為在與其他連接期間df，列型別從2021-11-19變為2021-11-19 00:00:00。
從這個答案我試過::
df.loc[:,pd.to_datetime('2022-01-10 00:00:00') : pd.to_datetime('2022-06-20 00:00:00')].columns =
pd.to_datetime(df.loc[:,pd.to_datetime('2022-01-10 00:00:00') :
pd.to_datetime('2022-06-20 00:00:00')].columns)
.strftime('%Y-%m-%d')
但這并沒有改變我無法理解的列的型別，因為
pd.to_datetime(df.loc[:,pd.to_datetime('2022-01-10 00:00:00') : pd.to_datetime('2022-06-20 00:00:00')].columns).strftime('%Y-%m-%d')
回傳：
Index(['2022-01-10', '2022-01-17', '2022-01-24')]
uj5u.com熱心網友回復：
在您的列索引中，您將字串（“欄位”和“類別”）和時間戳（其他列）混合在一起，因此您的列索引Index不是DatetimeIndex.
>>> df.columns
Index([ 'field', 'category', 2022-01-10 00:00:00,
2022-01-17 00:00:00, 2022-01-24 00:00:00],
dtype='object')
>>> [type(c) for c in df.columns]
[str,
str,
pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp,
pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp,
pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp]
的默認字串表示Timestamp是YYYY-mm-dd HH:MM:SS同時的每個值的默認表示DatetimeIndex可以是YYYY-mm-dd只（如果可能）。
要獲取日期格式，您必須將您Timestamp的字串轉換為字串。
uj5u.com熱心網友回復：
鑒于此，特定的列型別是日期時間。您可以使用 pandas 的 dt.date 僅保留日期。請看下面的例子。
dates_only = df["datetime"].dt.date
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