Question

每dataframe我有一个meteorological 30 minutes个数据。使用我的日期时间索引，我需要使用timestamps创建一个列，但它必须位于decimal中。这是以下示例：

In [134]: df.index[0:3]
Out[134]: 
DatetimeIndex(['2016-01-01 00:30:00', '2016-01-01 01:00:00',
               '2016-01-01 01:30:00'],
              dtype='datetime64[ns]', name='date_time', freq=None)

我需要按如下方式创建一个列：

df.new[0:3]
0.5,1,1.5

我在.5转换30分钟。按照我的脚本：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('./cs_teste_full_output_2018-02-26T004329_adv.csv',skiprows=(0),
                 header=1,na_values='-9999.0')
df = df.drop(df.index[[0]])
df['date_time'] = df['date'] + str(' ') + df['time']
df = df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['date_time']))


df.index.strftime('%M')/60

for i in range(1,len(df.index),1):
    print(i)
    df['minute'][i] = np.array(list(map(int,list(df.index.strftime('%M')))))/60
    df['hour'] = df.index.strftime('%H')
    df['hour_minute'] = df['hour'] + df['minute']

但这种方式不起作用，我不能以任何其他方式去做。

Answer 1

一种方法是提取小时并将分钟转换为小时。

不需要转换为/来自字符串。

import pandas as pd

idx = pd.DatetimeIndex(['2016-01-01 00:30:00',
                        '2016-01-01 01:00:00',
                        '2016-01-01 01:30:00'],
                       dtype='datetime64[ns]', name='date_time', freq=None)

idx.hour + idx.minute / 60

# Float64Index([0.5, 1.0, 1.5], dtype='float64', name='date_time')

python3中的datetime到十进制小时和分钟

1 个答案: