Question

我的数据如下：

       DATE             TIME_M EX    BID    ASK SYM_ROOT  SYM_SUFFIX
0  20180312  9:30:00.052465558  V  41.67  43.77     TRIP         NaN
1  20180312  9:30:00.207724531  B  41.66  43.61     TRIP         NaN
2  20180312  9:30:00.208090941  K  40.80  44.76     TRIP         NaN
3  20180312  9:30:00.208116618  Z  41.62  43.83     TRIP         NaN
4  20180312  9:30:00.208691471  V  40.76  43.77     TRIP         NaN

为了使它看起来像这样：

        DATE EX    BID    ASK          time
0 2018-03-12  V  41.67  43.77  34200.052466
1 2018-03-12  B  41.66  43.61  34200.207725
2 2018-03-12  K  40.80  44.76  34200.208091
3 2018-03-12  Z  41.62  43.83  34200.208117
4 2018-03-12  V  40.76  43.77  34200.208691

我创建了以下功能：

def transform_date_time(file):
    # Transform DATE format to include hiffens:
    file['DATE'] = file['DATE'].apply(lambda x: datetime.datetime.strptime(str(x), '%Y%m%d'))

    # Join DATE and TIME_M
    file["newtime"] = pd.to_datetime(file["DATE"].astype(str) +" "+ file["TIME_M"].map(str))

    # Get seconds from midnight
    file["midnight"] = pd.to_datetime(file["DATE"].astype(str) + " " + "00:00:00.000000000")
    file['time'] = file["newtime"] - file["midnight"]  # in timedelta format
    file['time'] = file['time'].apply(lambda x: x.total_seconds())

    # Delete columns that will not be used
    columns = ['SYM_ROOT', 'SYM_SUFFIX','TIME_M','newtime','midnight']
    file.drop(columns, inplace=True, axis=1)

    return file

因此，我正在做的是将DATE列转换为包含连字符，TIME_M列变为“时间”。现在是午夜而不是常规24小时时间的列。

我的问题是这需要一段时间才能运行。是否有更有效的方法来做同样的事情？

Answer 1

pandas有一种更简单的方式。

df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'], format='%Y%m%d')
df['TIME_M'] = pd.to_timedelta(df['TIME_M']).dt.total_seconds()

一般情况下，请避免使用lambda，因为这只是一个伪装不佳且通常效率低下的循环。

请注意，日期输出是datetime个对象。在内部，它表示为整数。破折号只是用于演示。

如果真的需要短划线，则需要将转换回字符串，除非绝对需要，否则我不建议这样做。

Answer 2

DateTime转换可能很昂贵。因此，让我们尽可能避免使用它们：

最明显的优化：

重复相同的日期和时间（最多十进制），因此最好只在转换时进行转换，并使用上次转换的结果，只要它们保持不变（对于数据）这可能会很多次。）

当他们改变时，您甚至不必在您的情况下使用日期时间转换。对于日期，您只需使用子字符串插入'-'，并且在时间上很容易计算秒数而不先转换为时间或日期时间。只需提取3个部分，再乘以3600,60并添加秒数。

快速的日期和时间转换

2 个答案: