Question

我是熊猫的新手，正在练习一些基本功能。我有一个CSV文件，其中包含某个日期每一分钟的一些数据。读取CSV后，df.head()得到以下结果：

        Time            C1  C2  C3  C4  C5  C6
0  2016-05-25 03:15:00  0   0   0   0   0   0
1  2016-05-25 03:16:00  0   0   0   0   0   0
2  2016-05-25 03:17:00  0   0   2   0   0   0  
3  2016-05-25 03:18:00  0   0   0   5   0   2
4  2016-05-25 03:19:00  0   0   0   0   0   5

我使用了parse_dates的{{1}}选项。因此，时间为pd.read_csv格式。因为日期是相同的，所以我不想在列上显示该日期。所以，我用

datetime64[ns]

它做了我想要的，但是将格式更改为df['Time']=df['Time'].dt.time，这是我不想要的。根据其他答案的建议，我做了以下事情：

object

此操作将列转换为df['Time']=pd.to_datetime(df['Time'], format="%H:%M:%S") df['Time'].head() 0 1900-01-01 03:15:00 1 1900-01-01 03:16:00 2 1900-01-01 03:17:00 3 1900-01-01 03:18:00 4 1900-01-01 03:19:00 Name: Time, dtype: datetime64[ns]，但增加了一个附加日期。可以将时间转换为datetime64[ns]吗？

Answer 1

否，这是不可能的。对于日期时间，总是需要日期。

但是，如果需要与时俱进，最好将timedelta中的strftime与to_timedelta一起用于字符串HH:MM:SS：

df['Time'] = pd.to_timedelta(df['Time'].dt.strftime('%H:%M:%S'))
print (df)
      Time  C1  C2  C3  C4  C5  C6
0 03:15:00   0   0   0   0   0   0
1 03:16:00   0   0   0   0   0   0
2 03:17:00   0   0   2   0   0   0
3 03:18:00   0   0   0   5   0   2
4 03:19:00   0   0   0   0   0   5

print (df.dtypes)
Time    timedelta64[ns]
C1                int64
C2                int64
C3                int64
C4                int64
C5                int64
C6                int64
dtype: object

如何在熊猫（Python）中将时间对象转换为日期时间格式？

1 个答案: