合并列以创建带有标题的日期

时间:2018-10-02 05:49:08

标签: python pandas dataframe header

我正在使用一个大气候文件,其中有YYYY,MM,DD列。我想将它们合并以创建日期列,同时将所有原始数据保留在数据集中。

到目前为止,我已经设法做到了这一点,几乎可以得到我想要的东西,但是我似乎无法在date列中获得标题。

climate = pd.read_csv(r'R:\Climate\SILO\PatchedPoint\Current_csv\86090.csv')

climate.apply(pd.to_numeric, errors = 'ignore')
climate_nozero = climate.drop([0])

climate2 = climate_nozero.rename(columns = {'YYYY':'Year','MM':'Month','DD':'Day'})

index = climate2.apply(lambda x: pd.datetime.strptime("{0} {1} {2}".format(x['Year'],x['Month'], x['Day']), "%Y %m %d"),axis=1) 

climate3 = pd.concat([index, climate2], axis=1)

我尝试了

climate4 = climate3.rename(columns = {'0':'Date'})

更改标题,但不执行任何操作

I've added the output table that I get

3 个答案:

答案 0 :(得分:1)

假设日期列是字符串,则可以将assign()to_datetime()一起使用,如下所示:

df.assign(date = pd.to_datetime(df['YYYY'] + "-" + df['MM'] + "-" + df['DD']))

   YYYY  MM DD  foo       date
0  2010   5  1    0 2010-05-01
1  2012  10  2    1 2012-10-02
2  2015  12  3    2 2015-12-03

数据:

data = {"YYYY": ["2010", "2012", "2015"], 
        "MM": ["5", "10", "12"], 
        "DD": ["1", "2", "3"],
        "foo": range(3)}

df = pd.DataFrame(data)

答案 1 :(得分:0)

concat和重命名我建议直接将列分配给数据框中的命名字段。我认为以下内容可以代替您下面两行:

climate2["Date"] = climate2.apply(lambda x: pd.datetime.strptime("{0} {1} {2}".format(x['Year'],x['Month'], x['Day']), "%Y %m %d"),axis=1) 

答案 2 :(得分:0)

使用to_datetime,但必须重命名列:

data = {"YYYY": ["2010", "2012", "2015"], 
        "MM": ["5", "10", "12"], 
        "DD": ["1", "2", "3"],
        "foo": range(3)}

climate_nozero = pd.DataFrame(data)

climate2 = climate_nozero.rename(columns = {'YYYY':'Year','MM':'Month','DD':'Day'})

climate2.index = pd.to_datetime(climate2[['Year','Month','Day']])
print (climate2)
            Year Month Day  foo
2010-05-01  2010     5   1    0
2012-10-02  2012    10   2    1
2015-12-03  2015    12   3    2

然后如果要删除列:

climate2 = climate2.drop(['Year','Month','Day'], axis=1)
print (climate2)
            foo
2010-05-01    0
2012-10-02    1
2015-12-03    2

如果需要日期时间列:

climate2['date'] = pd.to_datetime(climate2[['Year','Month','Day']])
print (climate2)
   Year Month Day  foo       date
0  2010     5   1    0 2010-05-01
1  2012    10   2    1 2012-10-02
2  2015    12   3    2 2015-12-03