在熊猫中拆分日期时间

Question

所以我在熊猫中有这个数据集，我想对其进行时间序列分析。 我使用pd.read_csv导入数据集并将其命名为“ df”。然后，我使用df.head（）函数检查了数据集的前5列。

df.head（）

        Date                ARTICLES                Detail  
0   2018-070-2 10:54:00   DUBIC MALT                CASH
1   2018-070-2 10:54:00  ANGEL COTTON-BUD           CASH
2   2018-070-2 10:54:00  RIBENA 1LITTER             CASH
3   2018-07-02 10:54:00  BOTTLE WATER 75CL          CASH
4   2018-07-02 10:54:00  LWAYS CLASSIC THICK LONG   CASH

现在我想在熊猫中将“日期”列分为“日期”（如2018-07-02）和“时间”（如10:54:00）。

我尝试使用rsplit函数，但会引发错误。

Answer 1

首先，您需要将“日期”列转换为熊猫的Datetime：

In [1991]: df.Date = df.Date.apply(pd.to_datetime)

然后，您可以将Date列拆分为2个新列，如下所示：

In [1993]: df['Day'] = [d.date() for d in df['Date']]
      ...: df['Time'] = [d.time() for d in df['Date']]
      ...: 

In [1994]: df
Out[1994]: 
                 Date    Day         Time
0 2018-07-02 10:54:00  2018-07-02  10:54:00
1 2018-07-02 10:54:00  2018-07-02  10:54:00
2 2018-07-02 10:54:00  2018-07-02  10:54:00
3 2018-07-02 10:54:00  2018-07-02  10:54:00
4 2018-07-02 10:54:00  2018-07-02  10:54:00

Answer 2

assign和dt访问者

df.assign(Date=df.Date.dt.date, Time=df.Date.dt.time)

         Date      Time
0  2018-07-02  10:54:00
1  2018-07-02  10:54:00
2  2018-07-02  10:54:00
3  2018-07-02  10:54:00
4  2018-07-02  10:54:00

Answer 3

您可以尝试通过这种方式在df['Date']

中创建两个新列，例如 Day 和 Time

df['Day'] = [d.date() for d in df['Date']]
df['Time'] = [d.time() for d in df['Date']]

演示：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2018-07-02 10:54:00', periods=5)})
df['Day'] = [d.date() for d in df['Date']]
df['Time'] = [d.time() for d in df['Date']]
print(df)

请参阅： https://repl.it/repls/HonoredFirstMicrokernel