你可以使用datetime。Strftime提取日，月，年…

例子:

from datetime import datetime
d = datetime.today()

# Retrieves the day and the year
print d.strftime("%d-%Y")

输出(今天):

29-2011

如果你只是想检索日期，你可以使用day属性:

from datetime import datetime
d = datetime.today()

# Retrieves the day
print d.day

输出(今天):

29

如果你不关心时间，就用date而不是datetime。

>>> now = datetime.now()
>>> now.date()
datetime.date(2011, 3, 29)

你可以像这样更新datetime:

>>> now.replace(minute=0, hour=0, second=0, microsecond=0)
datetime.datetime(2011, 3, 29, 0, 0)

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

您可以使用熊猫(尽管它可能是该任务的开销)。你可以使用round, floor和celll来表示常用的数字，也可以使用任何熊猫频率的偏移别名:

import pandas as pd
import datetime as dt

now = dt.datetime.now()
pd_now = pd.Timestamp(now)

freq = '1d'
pd_round = pd_now.round(freq)
dt_round = pd_round.to_pydatetime()

print(now)
print(dt_round)

"""
2018-06-15 09:33:44.102292
2018-06-15 00:00:00
"""

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)

不能截断datetime对象，因为它是不可变的。

但是，这里有一种方法可以构造一个新的datetime，包含0小时、分钟、秒和微秒字段，而不丢弃原始日期或tzinfo:

newdatetime = now.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)