Question

好的，我正在尝试在csv中拆分一个单元格，并获取信息的后半部分，并将其附加到另一个单元格数据中。我可以拆分单元格，但是然后我想要的数据就消失了。

此代码用于拆分单元格

import pandas as pd

data = pd.read_csv("/root/v-unit/calendar_data.csv")


data["Start"]= data["Start"].str.split("T",n =1, expand = True)
data["End"]= data["End"].str.split("T",n =1, expand = True)

print data
csvOut = "/root/v-unit/test-data.csv"
f=open(csvOut, 'a')
data[:65534].to_csv(f, index=False, header=True)

所以日期的格式是2019-03-04T00：00：00我在时间处将列拆分为T。然后，我想获取时间戳并将其附加到包含任务的另一行中，这样它将显示为：某个任务在一个单元格中的12:00 1:00，然后在其他单元格中的日期（当我运行上面的代码，但是时间戳消失了，所以我无法合并它）

Answer 1

几乎与您相同，但是使用expand拆分时，它返回2列，因此您还需要分配2列（例如data[['StartDate', 'StartTime']] = ...）：

data = pd.DataFrame({'Start': ['2019-03-04T00:00:00'],
                     'End':   ['2019-03-04T10:00:00']})

data[['Start', 'StartTime']] = data["Start"].str.split("T", n=1, expand = True)
data[['End', 'EndTime']] = data["End"].str.split("T", n=1, expand = True)

print(data)

输出：

        Start         End StartTime   EndTime
0  2019-03-04  2019-03-04  00:00:00  10:00:00

注意：如果您只想在任务名称中添加开始时间和结束时间，则甚至不需要拆分日期。您可以改为使用pd.to_datetime进行转换，然后使用strftime的格式设置为'%H:%M'（对于hours:minutes）：

data = pd.DataFrame({'Task': 'task 1',
                     'Start': ['2019-03-04T00:00:00'],
                     'End':   ['2019-03-04T10:00:00']})

data['Task'] += ' ' + \
    pd.to_datetime(data['Start']).dt.strftime('%H:%M').astype(str) + ' ' + \
    pd.to_datetime(data['End']).dt.strftime('%H:%M').astype(str)

print(data)

输出：

                 Task                Start                  End
0  task 1 00:00 10:00  2019-03-04T00:00:00  2019-03-04T10:00:00

Answer 2

您只需要选择第二列，就可以像这样高效地进行操作：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'Start': ['2019-03-04T00:00:00'],
                     'End': ['2019-03-04T01:00:00']})

data['Start'] = data['Start'].str.split('T').str[-1] 
data['End'] = data['End'].str.split('T').str[-1] 

print(data)

>       Start       End
> 0  00:00:00  01:00:00

熊猫：拆分单元格并将数据追加到另一个单元格

2 个答案: