你可以通过指定isoformat来实现

>>> import datetime
>>> datetime.datetime.now().isoformat(timespec='seconds', sep=' ')
2022-11-24 12:42:05

文档提供了关于isoformat()用法的更多细节。

https://docs.python.org/3/library/datetime.html#datetime.datetime.isoformat

有一个用来处理日期的很棒的库:Delorean

import datetime
from delorean import Delorean
now = datetime.datetime.now()
d = Delorean(now, timezone='US/Pacific')

>>> now    
datetime.datetime(2015, 3, 26, 19, 46, 40, 525703)

>>> d.truncate('second')
Delorean(datetime=2015-03-26 19:46:40-07:00, timezone='US/Pacific')

>>> d.truncate('minute')
Delorean(datetime=2015-03-26 19:46:00-07:00, timezone='US/Pacific')

>>> d.truncate('hour')
Delorean(datetime=2015-03-26 19:00:00-07:00, timezone='US/Pacific')

>>> d.truncate('day')
Delorean(datetime=2015-03-26 00:00:00-07:00, timezone='US/Pacific')

>>> d.truncate('month')
Delorean(datetime=2015-03-01 00:00:00-07:00, timezone='US/Pacific')

>>> d.truncate('year')
Delorean(datetime=2015-01-01 00:00:00-07:00, timezone='US/Pacific')

如果你想要返回datetime值:

>>> d.truncate('year').datetime
datetime.datetime(2015, 1, 1, 0, 0, tzinfo=<DstTzInfo 'US/Pacific' PDT-1 day, 17:00:00 DST>)

我觉得这就是你要找的…

>>> import datetime
>>> dt = datetime.datetime.now()
>>> dt = dt.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0) # Returns a copy
>>> dt
datetime.datetime(2011, 3, 29, 0, 0)

但如果你真的不关心时间方面的事情，那么你真的应该只传递日期对象……

>>> d_truncated = datetime.date(dt.year, dt.month, dt.day)
>>> d_truncated
datetime.date(2011, 3, 29)

如果您正在处理DateTime类型的Series，有一种更有效的方法来截断它们，特别是当Series对象有很多行时。

您可以使用楼层功能

例如，如果你想把它截断为小时:

生成一个日期范围

times = pd.Series(pd.date_range(start='1/1/2018 04:00:00', end='1/1/2018 22:00:00', freq='s'))

我们可以比较替换和地板功能的运行时间来检查它。

%timeit times.apply(lambda x : x.replace(minute=0, second=0, microsecond=0))
>>> 341 ms ± 18.2 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%timeit times.dt.floor('h')
>>>>2.26 ms ± 451 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

详见https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.Series.dt.floor.html

现在是2019年，我认为最有效的方法是:

df['truncate_date'] = df['timestamp'].dt.floor('d')

6年后……我发现了这篇文章，我更喜欢numpy方法:

import numpy as np
dates_array = np.array(['2013-01-01', '2013-01-15', '2013-01-30']).astype('datetime64[ns]')
truncated_dates = dates_array.astype('datetime64[D]')

干杯