pandas.Series.dt.normalize #

系列.dt。规范化( * args , ** kwargs ) [来源] #

将时间转换为午夜。

日期时间的时间部分转换为午夜,即 00:00:00。这在时间不重要的情况下很有用。长度不变。时区不受影响。

此方法可在.dt访问器下具有日期时间值的系列上使用,也可直接在日期时间数组/索引上使用。

返回
DatetimeArray、DatetimeIndex 或 Series

与原始数据类型相同。系列将具有相同的名称和索引。 DatetimeIndex 将具有相同的名称。

也可以看看

floor

将日期时间降低到指定的频率。

ceil

将日期时间设置为指定的频率。

round

将日期时间舍入到指定的频率。

例子

>>> idx = pd.date_range(start='2014-08-01 10:00', freq='h',
...                     periods=3, tz='Asia/Calcutta')
>>> idx
DatetimeIndex(['2014-08-01 10:00:00+05:30',
               '2014-08-01 11:00:00+05:30',
               '2014-08-01 12:00:00+05:30'],
                dtype='datetime64[ns, Asia/Calcutta]', freq='h')
>>> idx.normalize()
DatetimeIndex(['2014-08-01 00:00:00+05:30',
               '2014-08-01 00:00:00+05:30',
               '2014-08-01 00:00:00+05:30'],
               dtype='datetime64[ns, Asia/Calcutta]', freq=None)