Question

有一个这样的熊猫数据框：

index
2018-06-01 02:50:00     R 45.48 -2.8 
2018-06-01 07:13:00     R 45.85 -2.0  
... 
2018-06-01 08:37:00     R 45.87  -2.7

我想将索引四舍五入为小时：

index
2018-06-01 02:00:00     R 45.48 -2.8 
2018-06-01 07:00:00     R 45.85 -2.0  
... 
2018-06-01 08:00:00     R 45.87  -2.7

我正在尝试以下代码：

df = df.date_time.apply ( lambda x : x.round('H'))

但返回一个序列，而不是带有修改后的索引列的数据框

Answer 1

尝试使用floor：

df.index.floor('H')

设置：

df = pd.DataFrame(np.arange(25),index=pd.date_range('2018-01-01 01:12:50','2018-01-02 01:12:50',freq='H'),columns=['Value'])
df.head()
                    Value
2018-01-01 01:12:50 0
2018-01-01 02:12:50 1
2018-01-01 03:12:50 2
2018-01-01 04:12:50 3
2018-01-01 05:12:50 4

df.index = df.index.floor('H')
df.head()
                    Value
2018-01-01 01:00:00 0
2018-01-01 02:00:00 1
2018-01-01 03:00:00 2
2018-01-01 04:00:00 3
2018-01-01 05:00:00 4

Answer 2

尝试一下

df['index'].apply(lambda dt: datetime.datetime(dt.year, dt.month, dt.day, dt.hour,60*(dt.minute // 60)))

Answer 3

尝试我的方法：

按小时的四舍五入值添加新列：

.deb

将其设置为索引：

df['E'] = df.index.round('H')

删除您设置的名称（此处为“ E”）：

df1 = df.set_index('E')

现在，df1是一个新的DataFrame，其索引小时数从df取整。

如何在熊猫数据框中舍入日期时间索引？

3 个答案: