Question

我有一个时间戳的pandas df列，其中包含午夜之前的HH：MM和午夜之后的HH：MM：SS。最终，我想对这些值进行排序。

import pandas as pd

d = ({
    'A' : ['08:00','12:00','24:00:00','20:00','16:00','26:00:00'],
    })

df = pd.DataFrame(data=d)

我无法将：00添加到该列中，因为它将返回：

df['A'] = [x + ':00' for x in df['A']]

             A
0     08:00:00
1     12:00:00
2  24:00:00:00
3     20:00:00
4     16:00:00
5  26:00:00:00

我的预期输出是：

          A
0  08:00:00
1  12:00:00
4  16:00:00
3  20:00:00
2  24:00:00
5  26:00:00

Answer 1

使用字符串切片：

df['A'] = df['A'].str[:5] + ':00'

print(df)

          A
0  08:00:00
1  12:00:00
2  24:00:00
3  20:00:00
4  16:00:00
5  26:00:00

Answer 2

在数据中24:00:01的情况下也许使用np.where

np.where(df.A.str.len()==5,df.A+':00',df.A)
Out[187]: 
array(['08:00:00', '12:00:00', '24:00:00', '20:00:00', '16:00:00',
       '26:00:00'], dtype=object)

Answer 3

使用带有 str.replace 的正则表达式：

df.A.str.replace(r'(^\d+:\d+$)', r'\1:00')

0    08:00:00
1    12:00:00
2    24:00:00
3    20:00:00
4    16:00:00
5    26:00:00

Answer 4

又一个答案（仅将秒添加到短字符串中）：

df.loc[df["A"].str.len()==5, "A"] += ":00"

Answer 5

即使您有类似24:00:04之类的东西（我之所以这样说，因为它不会直接将其更改为24:00:00），该方法仍然有效：

import pandas as pd

d = ({
    'A' : ['08:00','12:00','24:00:04','20:00','16:00','26:00:00'],
    })

df = pd.DataFrame(data=d)
print(df['A'].apply(lambda x: x if len(x.split(':'))==3 else x+':00'))

输出：

0    08:00:00
1    12:00:00
2    24:00:04
3    20:00:00
4    16:00:00
5    26:00:00
Name: A, dtype: object

转换和订购时间戳

5 个答案: