我有一个这样的数据框:
BuyTime ID SellTime
94650 1 94651
94717 1 94817
120458 2 114119
买入时间和卖出时间类型是整数但我想将它们转换为标准时间日期。 我已经用过了
quote['SellTime'] = pd.to_datetime(quote['SellTime'], unit = 's')
但它给出了像1970-01-01这样的开始年份,这是不需要的时间。 我的数据应该是这样的:
BuyTime Id SellTime
09:46:50 1 09:46:51
09:47:17 1 09:48:17
12:04:58 2 11:41:19
编辑: 同样使用此功能关于我的数据大小效率不高:
def format_time(value):
t2 = str(value)
if len(t2) == 5:
return "0%s:%s:%s" % (t2[0], t2[1:3], t2[3:5])
return "%s:%s:%s" % (t2[0:2], t2[2:4], t2[4:6])
答案 0 :(得分:2)
我认为您需要输出string
s zfill
和str[]
以便按位置选择:
t1 = quote['BuyTime'].astype(str).str.zfill(6)
t2 = quote['SellTime'].astype(str).str.zfill(6)
quote['BuyTime'] = t1.str[0:2] + ':' + t1.str[2:4] + ':' + t1.str[4:6]
quote['SellTime'] = t2.str[0:2] + ':' + t2.str[2:4] + ':' + t2.str[4:6]
print (quote)
BuyTime ID SellTime
0 09:46:50 1 09:46:51
1 09:47:17 1 09:48:17
2 12:04:58 2 11:41:19
如果需要python times
在zfill
之后添加0
,请转换为datetime
并提取time
s:
t1 = quote['BuyTime'].astype(str).str.zfill(6)
t2 = quote['SellTime'].astype(str).str.zfill(6)
quote['BuyTime'] = pd.to_datetime(t1, format='%H%M%S').dt.time
quote['SellTime'] = pd.to_datetime(t2, format='%H%M%S').dt.time
print (quote)
BuyTime ID SellTime
0 09:46:50 1 09:46:51
1 09:47:17 1 09:48:17
2 12:04:58 2 11:41:19
string
输出的替代方法是strftime
:
quote['BuyTime'] = pd.to_datetime(t1, format='%H%M%S').dt.strftime('%H:%M:%S')
quote['SellTime'] = pd.to_datetime(t2, format='%H%M%S').dt.strftime('%H:%M:%S')
print (quote)
BuyTime ID SellTime
0 09:46:50 1 09:46:51
1 09:47:17 1 09:48:17
2 12:04:58 2 11:41:19
答案 1 :(得分:0)
假设日期字符串仅包含小时/分钟/秒(并且分钟/秒总是2个字符长,您可以使用Python的模运算符来解析字符串:
dateStr = '94522'
dateInt = int(dateStr)
sec = dateInt % 100
dateInt = dateInt - sec
min = dateInt % 10000
dateInt = dateInt - min
min /= 100
hour = dateInt / 10000
newDateStr = '{}:{}:{}'.format(hour, min, sec)
print 'number={} formatted={}'.format(dateStr, newDateStr)
这适用于5个和6个字符的长时间字符串。