Question

我有一个pandas数据帧如下

   Date    Time
2011-08-03  10:52:30

'Date'列的数据类型为：datetime64 [ns]，'Time'列为：object

我想通过组合两列来创建一个新列，如下所示：2011-08-03 14:52:30然后计算列中连续时间之间的持续时间（增量时间）。如何将这两者与不同的数据类型结合起来并计算增量时间？

THX！

Answer 1

df
#         Date      Time
#0  2011-08-03  10:52:30

df.dtypes
#Date    datetime64[ns]
#Time            object
#dtype: object

将 Date 列格式化为字符串，将其添加到 Time 列，然后将其转换回 datetime ：

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df.Date.dt.strftime("%Y-%m-%d") + " " + df.Time)

df.dtypes
#Date        datetime64[ns]
#Time                object
#DateTime    datetime64[ns]
#dtype: object

df
#          Date     Time               DateTime
#0  2011-08-03  10:52:30    2011-08-03 10:52:30

Answer 2

Simplier使用to_timedelta：

print (type(df.loc[0, 'Time']))
<class 'str'>

df['DateTime'] = df['Date'] + pd.to_timedelta(df.Time)
print (df)
        Date      Time            DateTime
0 2011-08-03  10:52:30 2011-08-03 10:52:30

但如果type列的Time为datetime.time，则添加astype：

print (type(df.loc[0, 'Time']))
<class 'datetime.time'>

df['DateTime'] = df['Date'] + pd.to_timedelta(df['Time'].astype(str))
print (df)
        Date      Time            DateTime
0 2011-08-03  10:52:30 2011-08-03 10:52:30

Python pandas数据帧的日期和时间相结合

2 个答案: