¿Cómo convertir fecha y hora en fecha en pandas?

DateTime es una colección de fechas y horas en el formato «aaaa-mm-dd HH:MM:SS», donde aaaa-mm-dd se refiere a la fecha y HH:MM:SS a la hora.

• yyyy significa año
• mm significa mes
• dd significa fecha
• HH significa horas
• MM significa minutos
• SS significa segundos.

En este artículo, vamos a discutir la conversión de DateTime a la fecha en pandas. Para eso, extraeremos la única fecha de DateTime usando el módulo Pandas Python. 

Sintaxis:

pd.DataFrame(datos)

donde datos son los datos de fecha y hora de entrada.

Ejemplo: programa de Python para crear el marco de datos de pandas con 5 valores de fecha y hora y visualización

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# create pandas DataFrame with one column with five
# datetime values through a dictionary
df = pd.DataFrame({'DateTime': ['2021-01-15 20:02:11',
                                '1989-05-24 20:34:11',
                                '2020-01-18 14:43:24',
                                '2021-01-15 20:02:10',
                                '1999-04-04 20:34:11']})
 
# display
print(df)

Producción:

Fecha y hora

0 2021-01-15 20:02:11

1 1989-05-24 20:34:11

2 2020-01-18 14:43:24

3 2021-01-15 20:02:10

4 1999-04-04 20:34:11

Método 1: Usar la función de fecha

Al usar el método de fecha junto con pandas, podemos obtener la fecha.

Sintaxis:

dataframe[‘Date’] = pd.to_datetime(dataframe[‘DateTime’]).dt.date

dónde,

• dataframe es el dataframe de entrada
• to_datetime es la función utilizada para convertir la string de fecha y hora en fecha y hora
• DateTime es la columna de fecha y hora en el marco de datos
• dt.date se usa para convertir datetime a date
• La columna de fecha es la nueva columna para obtener la fecha de la fecha y hora

Ejemplo: programa de Python para convertir fecha y hora en fecha usando pandas a través de la función de fecha

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# create pandas DataFrame with one column with five
# datetime values through a dictionary
df = pd.DataFrame({'DateTime': ['2021-01-15 20:02:11',
                                '1989-05-24 20:34:11',
                                '2020-01-18 14:43:24',
                                '2021-01-15 20:02:10',
                                '1999-04-04 20:34:11']})
 
print("Original data")
print(df)
 
# convert datetime column to just date
df['Date'] = pd.to_datetime(df['DateTime']).dt.date
 
# display
print("Only date")
print(df)

Producción:

también podemos obtener los tipos de datos usando dtypes

Ejemplo: programa Python para obtener los tipos de datos

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# create pandas DataFrame with one column with five
# datetime values through a dictionary
df = pd.DataFrame({'DateTime': ['2021-01-15 20:02:11',
                                '1989-05-24 20:34:11',
                                '2020-01-18 14:43:24',
                                '2021-01-15 20:02:10',
                                '1999-04-04 20:34:11']})
 
print("---------Original data------------")
print(df.dtypes)
 
# convert datetime column to just date
df['Date'] = pd.to_datetime(df['DateTime']).dt.date
 
# display
print("--------Only date---------")
print(df.dtypes)

Producción:

Método 2: usando el método normalize()

podemos usar también el método normalize(), este método se usa para normalizar los datos extrayendo la fecha de DateTime. Estamos usando el método normalize() para obtener los datos a través de pandas

Sintaxis:

marco de datos[‘Fecha’] = pd.to_datetime(marco de datos[‘DateTime’]).dt.normalize()

dónde,

• dataframe es el dataframe de entrada
• to_datetime es la función utilizada para convertir la string de fecha y hora en fecha y hora
• DateTime es la columna de fecha y hora en el marco de datos
• dt.normalize() es la función que se utiliza para convertir fecha y hora en fecha
• La columna de fecha es la nueva columna para obtener la fecha de la fecha y hora

Ejemplo: código de Python para convertir fecha y hora en fecha usando el método pandas normalize().

# importing pandas module
import pandas as pd
 
# create pandas DataFrame with one column with five
# datetime values through a dictionary
df = pd.DataFrame({'DateTime': ['2021-01-15 20:02:11',
                                '1989-05-24 20:34:11',
                                '2020-01-18 14:43:24',
                                '2021-01-15 20:02:10',
                                '1999-04-04 20:34:11']})
 
print("Original data")
print(df)
 
# convert datetime column to just date using normalize()
# method
df['Date'] = pd.to_datetime(df['DateTime']).dt.normalize()
 
# display
print("date extracted")
print(df)

Producción: