在pandas to_datetime中将范围时间数据转换为datetime

Question

我有一个数据框＆＃39; DTime＆＃39;包含日期和列的列时间数据：

    01JAN2004 00:00-01:00
    01JAN2004 01:00-02:00

我尝试使用以下方法解析：

pd.to_datetime(df['DTime'], format='%d%b%Y %H:%M-%H:%M')

但是这给了：

error: redefinition of group name 'H' as group 6; was group 4

我试过删除＆＃34; -H：M＆＃34;但是这会产生未转换的数据错误。

有没有办法做到这一点并将时基设置为第一个给定的小时？

Answer 1

df = pd.DataFrame([
        '01JAN2004 00:00-01:00',
        '01JAN2004 01:00-02:00'
        ], columns=['dstr'])

date_regex = '(?P<date>\d\d\w{3}\d{4})'
beg_regex = '(?P<beg_hour>\d\d):(?P<beg_min>\d\d)'
end_regex = '(?P<end_hour>\d\d):(?P<end_min>\d\d)'
regex = '{} {}-{}'.format(date_regex, beg_regex, end_regex)
d1 = df.dstr.str.extract(regex, expand=True)
for c in ['beg_hour', 'beg_min', 'end_hour', 'end_min']:
    d1[c] = d1[c].astype(int)

pd.concat([
        pd.to_datetime(d1.date, format='%d%b%Y') + \
        pd.to_timedelta(d1.beg_hour, unit='H'),
        pd.to_datetime(d1.date, format='%d%b%Y') + \
        pd.to_timedelta(d1.beg_hour, unit='H')
    ], axis=1, keys=['Beg', 'End'])