pandas习题 205：转为小时与天精度的时间类型

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（编码题）订单表里的时间字符串精确到秒，需分别降精度为“小时”和“天”以便粗粒度汇总。

源数据如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ts_str':['2023-07-15 14:38:52',
                             '2023-07-15 23:59:59']})

print(df)
print()
print(df.dtypes)

输出：

               ts_str
0  2023-07-15 14:38:52
1  2023-07-15 23:59:59

ts_str    object
dtype: object

要求：

仅用 astype() 将 ts_str 列转换成 datetime64[ns] 后，再分别得到“截断到小时”和“截断到日期”的 datetime64[ns] 结果。
新增两列 ts_hour、ts_day 并打印结果及其 dtypes，确认秒级部分已被清零。

期望最终输出：

               ts_str            ts_hour      ts_day
0  2023-07-15 14:38:52 2023-07-15 14:00:00 2023-07-15
1  2023-07-15 23:59:59 2023-07-15 23:00:00 2023-07-15

ts_str     object
ts_hour    datetime64[ns]
ts_day     datetime64[ns]
dtype: object

参考答案

代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ts_str':['2023-07-15 14:38:52',
                             '2023-07-15 23:59:59']})

# 先统一转 ns 精度
dt = df['ts_str'].astype('datetime64[ns]')

# 利用 floor 截断
df['ts_hour'] = dt.dt.floor('h')
df['ts_day']  = dt.dt.floor('d')

print(df)
print()
print(df.dtypes)

输出：

               ts_str            ts_hour      ts_day
0  2023-07-15 14:38:52 2023-07-15 14:00:00 2023-07-15
1  2023-07-15 23:59:59 2023-07-15 23:00:00 2023-07-15

ts_str     object
ts_hour    datetime64[ns]
ts_day     datetime64[ns]
dtype: object

答案解析

pandas 的 astype() 只接受 [ns, us, ms, s] 四种固定频率，不支持 h 或 D 精度；因此先统一转成 datetime64[ns]，再用 .dt.floor('h') 和 .dt.floor('d') 截断到小时/日期，既满足精度要求又保持类型一致。

pandas习题 205：转为小时与天精度的时间类型

参考答案

答案解析

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