数据:
firstName,lastName
基本上我想做的是将它分成三列[小时,分钟,秒]
我已尝试过以下代码,但似乎都没有工作:
0 09:30:38
1 13:40:27
2 18:05:24
3 04:58:08
4 09:00:09
这看起来很简单,但我无法弄清楚。任何帮助将非常感激。
答案 0 :(得分:5)
使用列表理解和time
s的提取属性:
import datetime as datetime
df = pd.DataFrame({'time': [datetime.time(9, 30, 38),
datetime.time(13, 40, 27),
datetime.time(18, 5, 24),
datetime.time(4, 58, 8),
datetime.time(9, 0, 9)]})
print (df)
time
0 09:30:38
1 13:40:27
2 18:05:24
3 04:58:08
4 09:00:09
df[['h','m','s']] = pd.DataFrame([(x.hour, x.minute, x.second) for x in df['time']])
或转换为string
,拆分并转换为int
:
df[['h','m','s']] = df['time'].astype(str).str.split(':', expand=True).astype(int)
print (df)
time h m s
0 09:30:38 9 30 38
1 13:40:27 13 40 27
2 18:05:24 18 5 24
3 04:58:08 4 58 8
4 09:00:09 9 0 9
答案 1 :(得分:1)
使用:
拆分并创建一个数据框,每个拆分为单独的列值。
import pandas as pd
d = {0: '09:30:38',
1: '13:40:27',
2: '18:05:24',
3: '04:58:08',
4: '09:00:09'}
df = pd.DataFrame([v.split(':') for v in d.values()], columns=['hour', 'minute', 'second'])
print(df)
<强>结果:强>
hour minute second
0 09 30 38
1 13 40 27
2 18 05 24
3 04 58 08
4 09 00 09
答案 2 :(得分:0)
一种方法是转换为timedelta
并通过spring-framework提取
df[['hour','minute','second']] = pd.to_timedelta(df['time']).dt.components.iloc[:, 1:4]
<强>结果强>
time hour minute second
0 09:30:38 9 30 38
1 13:40:27 13 40 27
2 18:05:24 18 5 24
3 04:58:08 4 58 8
4 09:00:09 9 0 9
答案 3 :(得分:0)
看起来您的问题确实只是在系列结尾缺少datetime accessor使用dt
,然后您可以使用.hour方法提取
train_sample['hour'] = train_sample.dt.hour
train_sample['minute'] = train_sample.dt.minute
train_sample['second'] = train_sample.dt.second