我正在研究時間序列資料框。df如下：
0 2019-01-01 Contact Tuesday False January 04:00:00.118000 1
1 2019-01-01 Contact Tuesday False January 04:00:00.483000 1
2 2019-01-01 Contact Tuesday False January 08:00:00.162000 1
3 2019-01-01 Contact Tuesday False January 08:00:00.426000 1
4 2019-01-01 Contact Tuesday False January 08:00:00.564000 1
為了得到這個df，我在上面做了其他轉換，因此這不是直接加載。所以我試圖將倒數第二列轉換04:00:00.118000為04:00:00. 實作這一目標的最快方法是什么？
uj5u.com熱心網友回復：
如果您在倒數第二列中的條目是 type datetime.time，您可以使用以下內容：
df[name] = df[name].apply(lambda t: t.replace(microsecond=0))
name您的倒數第二列的名稱在哪里。如果它們是 type str，那么您可以改用它：
df[name] = df[name].apply(lambda t: t.split('.')[0])
uj5u.com熱心網友回復：
試試這個，如果你有物件型別的資料，那么它應該可以作業..
模仿資料的樣本資料..
>>> df
date col1
0 January 04:00:00.118000 1
1 January 04:00:00.483000 1
2 January 08:00:00.162000 1
3 January 08:00:00.426000 1
>>> df.dtypes
date object
col1 int64
dtype: object
解決方案
>>> df['date'] = df['date'].str.split(".").str[0]
>>> df
date col1
0 January 04:00:00 1
1 January 04:00:00 1
2 January 08:00:00 1
3 January 08:00:00 1
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