Question

我有一个来自数据库的数据框，如下所示： FltDate和ESTAD2都是datetime64 [ns]

>>> print df[['Airport', 'FltDate', 'Carrier', 'ESTAD2']]

     Airport    FltDate Carrier              ESTAD2
0       EDI 2017-06-18    BACJ 1899-12-30 05:35:00
1       EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 06:40:00
2       EDI 2017-06-18    BACJ 1899-12-30 07:00:00
3       EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 07:05:00
4       EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 09:00:00
5       EDI 2017-06-18      I2 1899-12-30 11:05:00
6       EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 11:25:00
7       EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 13:45:00


>>> df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 214 entries, 0 to 213
Data columns (total 12 columns):
Airport         214 non-null object
FltDate         214 non-null datetime64[ns]
<snip>
ESTAD2          214 non-null datetime64[ns]
<snip>
dtypes: datetime64[ns](4), object(8)
memory usage: 20.1+ KB

如何从ESTt2获取日期部分来自FltDate 和时间部分。

对于第0行

，结果应该是这样的

2017-06-18 05:35:00 (that is 18Jun2017 of FltDate + 05:35 of ESTAD2)

我可以用上面的结果替换ESTAD2 ..或者创建一个新的列作为FltDateTime。

尝试了各种各样的方法并且失败了...如下所示......添加不成功。

>>> df.FltDate.dt.date

0      2017-06-18
1      2017-06-18
2      2017-06-18
>>> df.ESTAD2.dt.time

0      05:35:00
1      06:40:00
2      07:00:00

Answer 1

您可以strftime使用to_datetime：

df['date'] = pd.to_datetime(df.FltDate.dt.strftime('%Y-%m-%d ') +
                            df.ESTAD2.dt.strftime('%H:%M:%S'))
print (df)
  Airport    FltDate Carrier              ESTAD2                date
0     EDI 2017-06-18    BACJ 1899-12-30 05:35:00 2017-06-18 05:35:00
1     EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 06:40:00 2017-06-18 06:40:00
2     EDI 2017-06-18    BACJ 1899-12-30 07:00:00 2017-06-18 07:00:00
3     EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 07:05:00 2017-06-18 07:05:00
4     EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 09:00:00 2017-06-18 09:00:00
5     EDI 2017-06-18      I2 1899-12-30 11:05:00 2017-06-18 11:05:00
6     EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 11:25:00 2017-06-18 11:25:00
7     EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 13:45:00 2017-06-18 13:45:00

替代解决方案：

df['date'] = pd.to_datetime(df.FltDate.dt.strftime('%Y-%m-%d ') +
                            df.ESTAD2.astype(str).str.split().str[1])

print (df)
  Airport    FltDate Carrier              ESTAD2                date
0     EDI 2017-06-18    BACJ 1899-12-30 05:35:00 2017-06-18 05:35:00
1     EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 06:40:00 2017-06-18 06:40:00
2     EDI 2017-06-18    BACJ 1899-12-30 07:00:00 2017-06-18 07:00:00
3     EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 07:05:00 2017-06-18 07:05:00
4     EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 09:00:00 2017-06-18 09:00:00
5     EDI 2017-06-18      I2 1899-12-30 11:05:00 2017-06-18 11:05:00
6     EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 11:25:00 2017-06-18 11:25:00
7     EDI 2017-06-18      BA 1899-12-30 13:45:00 2017-06-18 13:45:00

python pandas - 如何合并一个日期和另一个列的时间并创建新列

1 个答案: