Question

我有两个数据框（请参见here），其中包含日期和时间。第一个数据帧的详细信息是：

Date         object
Time         object
Channel1    float64
Channel2    float64
Channel3    float64
Channel4    float64
Channel5    float64
dtype: object

第二个数据帧的详细信息是：

Date     object
Time     object
Mean    float64
STD     float64
Min     float64
Max     float64
dtype: object

我正在尝试将时间转换为DateTime对象，以便随后可以进行计算以使时间相对于第一个时间实例（即最早的时间将变为0，然后所有其他时间将在开始）。

当我尝试（来自here）时：

df['Time'] = df['Time'].apply(pd.Timestamp)

我收到此错误：

TypeError: Cannot convert input [15:35:45] of type <class 'datetime.time'> to Timestamp

当我尝试（来自here）时：

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])

但是它给了我这个错误：

TypeError: <class 'datetime.time'> is not convertible to datetime

任何建议将不胜感激。

Answer 1

出现错误的原因

TypeError: <class 'datetime.time'> is not convertible to datetime

就是说的话，您的df['Time']包含datetime.time对象，因此不能转换为datetime.datetime或Timestamp对象，这两个对象都需要{{ 1}}组件也要传递。

解决方案是合并date和df['Date']，然后将其传递给df['Time']。参见下面的代码示例：

pd.to_datetime

输出

df = pd.DataFrame({'Date': ['3/11/2000', '3/12/2000', '3/13/2000'],
               'Time': ['15:35:45', '18:35:45', '05:35:45']})

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])

Answer 2

最后，对于我拥有的两个数据框，我的解决方案有所不同。

对于第一个数据帧，将“日期”列与“时间”列结合在一起的解决方案效果很好：

df['Date Time'] = df['Date'] + ' ' + df['Time']

将两列合并后，将使用以下代码将其转换为日期时间对象（请注意，格式为'％d /％m /％Y％H：％M：％S'部分，因为否则会混淆月份/日期并使用美国格式，即认为11/12/2018是11月12日，而不是12月11日）：

df['Date Time'] = pd.to_datetime(df['Date Time'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')

对于我的第二个数据框，我在数据处理过程中走得更早，找到了一个将日期和月份直接保存到单个列的选项。之后，以下代码将其转换为日期时间对象：

df['Date Time'] = df['Date Time'].apply(pd.Timestamp)

尝试将对象转换为DateTime，得到TypeError

2 个答案: