Есть ли способ мониторинга работоспособности ресурсов для службы Azure Kubernetes с помощью API

Вы можете напрямую обращаться к атрибутам year и month или запросить datetime.datetime:

In [15]: t = pandas.tslib.Timestamp.now()

In [16]: t
Out[16]: Timestamp('2014-08-05 14:49:39.643701', tz=None)

In [17]: t.to_datetime()
Out[17]: datetime.datetime(2014, 8, 5, 14, 49, 39, 643701)

In [18]: t.day
Out[18]: 5

In [19]: t.month
Out[19]: 8

In [20]: t.year
Out[20]: 2014

. Один из способов комбинирования года и месяца - сделать целочисленную кодировку, такую как: 201408 за август 2014 года. По всему столбцу вы могли бы сделать это как:

df['YearMonth'] = df['ArrivalDate'].map(lambda x: 100*x.year + x.month)

или многие его варианты.

Я не большой поклонник однако, поскольку это делает выравнивание даты и арифметику болезненным позже и особенно болезненным для других, которые приходят на ваш код или данные без этого же соглашения. Лучше всего выбрать день-месяц, например, окончательный нерабочий день недели или первый день и т. Д., И оставить данные в формате даты и времени с выбранным соглашением о дате.

Модуль calendar полезен для получения значения количества определенных дней, например, в последний день недели. Затем вы можете сделать что-то вроде:

import calendar
import datetime
df['AdjustedDateToEndOfMonth'] = df['ArrivalDate'].map(
    lambda x: datetime.datetime(
        x.year,
        x.month,
        max(calendar.monthcalendar(x.year, x.month)[-1][:5])
    )
)

Если вам посчастливилось найти способ решить более простую проблему просто форматирования столбца datetime в некоторое строковое представление, для этого вы можете просто использовать функцию strftime из класса datetime.datetime, например:

In [5]: df
Out[5]: 
            date_time
0 2014-10-17 22:00:03

In [6]: df.date_time
Out[6]: 
0   2014-10-17 22:00:03
Name: date_time, dtype: datetime64[ns]

In [7]: df.date_time.map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))
Out[7]: 
0    2014-10-17
Name: date_time, dtype: object