Question

我是Python的新手，所以非常感谢任何帮助或建议，如果我要问的是非常明显的问题，对不起。我有以下数据：

  WMO_NO  YEAR  MONTH  DAY  HOUR  MINUTE   H     PS    T  RH    TD WDIR   WSP
0    4018  2006      1    1    11      28  38  988.6  0.9  98   0.6  120  14.4
1    4018  2006      1    1    11      28  46  987.6  0.5  91  -0.7  122  15.0
2    4018  2006      1    1    11      28  57  986.3  0.5  89  -1.1  124  15.5
3    4018  2006      1    1    11      28  66  985.1  0.5  90  -1.1  126  16.0
4    4018  2006      1    1    11      28  74  984.1  0.4  90  -1.1  127  16.5

我想将YEAR MONTH DAY HOUR MINUTE组合成一个新列，格式为YEAR：MONTH：DAY：HOUR：MINUTE（然后用该列索引T数据）并进行一些分析。我的第一个问题是如何创建这样一个新列？第二个是我可以在此列上进行比较和分析吗，例如（YEAR：MONTH：DAY：HOUR：MINUTE> 2007：04：13：04：44）？干杯。

Answer 1

您可以使用to_datetime，然后根据需要使用自定义格式的Series.dt.strftime，请选中http://strftime.org/：

df['date'] = pd.to_datetime(df[['YEAR','MONTH','DAY','HOUR','MINUTE']])
df['date_new'] = df['date'].dt.strftime('%Y:%m:%d:%H:%M')
print (df)
   WMO_NO  YEAR  MONTH  DAY  HOUR  MINUTE   H     PS    T  RH   TD  WDIR  \
0    4018  2006      1    1    11      28  38  988.6  0.9  98  0.6   120   
1    4018  2006      1    1    11      28  46  987.6  0.5  91 -0.7   122   
2    4018  2006      1    1    11      28  57  986.3  0.5  89 -1.1   124   
3    4018  2006      1    1    11      28  66  985.1  0.5  90 -1.1   126   
4    4018  2006      1    1    11      28  74  984.1  0.4  90 -1.1   127   

    WSP                date          date_new  
0  14.4 2006-01-01 11:28:00  2006:01:01:11:28  
1  15.0 2006-01-01 11:28:00  2006:01:01:11:28  
2  15.5 2006-01-01 11:28:00  2006:01:01:11:28  
3  16.0 2006-01-01 11:28:00  2006:01:01:11:28  
4  16.5 2006-01-01 11:28:00  2006:01:01:11:28

Answer 2

如果数据由整数而不是字符串组成，则可以使用它来创建日期时间索引：

import pandas as pd
import datetime as dt

columns = ['ID', 'Year', 'Month', 'Day', 'Hour', 'Minute']
data = [ ['1', 2006, 1, 1, 11, 28],
         ['2', 2006, 1, 1, 11, 29]]
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)

df.index = df.apply(lambda x: dt.datetime(x['Year'], x['Month'], x['Day'], x['Hour'], x['Minute']), axis=1)

在python中合并列以获取新的日期格式

2 个答案: