我有两列，一列的值代表时间，另一列的值代表日期（两个值均为浮点型），每列中都有以下数据：
df['Time']
540.0
630.0
915.0
1730.0
2245.0
df['Date']
14202.0
14202.0
14203.0
14203.0
我需要为这两列创建具有正确数据格式的新列，以便能够分析不同列中具有日期和时间的数据。
对于['Time']，我需要将格式转换为：
540.0 = 5h40 OR TO 5.40 am
2245.0 = 22h45 OR TO 10.45 pm
对于['Date']，我需要将格式转换为：
我们可以说的每个数字代表“天”：
其中0（“天”）= 1980年1月1日
因此，如果我将1980年1月1日添加到14202.0 = 18-11-1938
如果我加上：01-01-1980 + 14203.0 = 19-11-1938，
这种方法可以与excel一起使用，但我需要一种使用Python的方法。
我尝试了不同类型的代码，但是没有用，例如，我尝试的代码之一是以下代码：
# creating a variable with the data in column ['Date'] adding the days into the date:
Time1 = pd.to_datetime(df["Date"])
# When I print it is possible to see that 14203 in row n.55384 is added at the end of the date created but including time, and is not what I want:
print(Time1.loc[[55384]])
55384 1970-01-01 00:00:00.000014203
Name: Date, dtype: datetime64[ns]
# printing the same row (55384) to check the value 14203.0, that was added above:
print(df["Date"].loc[[55384]])
55384 14203.0
Name: Date, dtype: float64
对于['Time']，我有一个同样的问题，我没有时间没有日期，我也尝试插入'：'，但是即使将数据类型转换为字符串也无法正常工作。
我希望有人可以帮助我解决这个问题，如有任何疑问，请让我知道，有时不容易解释。
答案 0 :(得分：0)
关于时间转换：
# change to integer
tt= [int(i) for i in df['Time']]
# convert to time
time_ = pd.to_datetime(tt,format='%H%M').time
# convert from 24 hour, to 12 hour time format
[t.strftime("%I:%M %p") for t in time_]
答案 1 :(得分：0)
from datetime import datetime
from datetime import timedelta
startdate_string = "1980/01/01"＃以字符串格式定义开始日期
startdate_object = datetime.strptime(startdate_string, "%Y/%m/%d").date()＃使用strptime函数将字符串格式的日期更改为日期对象
startdate_object＃打印startdate_object以检查日期
import math
datenew = []
dates = df['UTS_Date']＃来自原始列“ UTS_Date”的数据
for values in dates:＃使用if语句接受空值并将它们附加到新列表中
if math.isnan(values):
`datenew.append('NaN')`
`continue `
`currentdate1 = startdate_object + timedelta(days= float(values))` # add the reference data (startdate_object) to a delta (which is the value in each row of the column)
`datenew.append(str(currentdate1)) ` # converte data into string format and add in the end of the list, removing any word from the list (such: datetime.date)
print (len(datenew))＃检查新列表datenew的长度，以确保数据上的所有行都在新列表中
df.insert(3, 'Date', datenew)＃在数据框中为日期格式创建新列
答案 2 :(得分：0)
timenew = []＃创建一个新列表
times = df['Time']＃可变时间等于数据帧的df ['Time']列
i = 0
def Normalize_time (val):
`offset = 0`
`if val >= 2400:`
`offset = 1 `
# converting val into integer, to remove decimal places
hours = int(val / 100)
# remove hours and remain just with minutes
minutes = int(val) - hours * 100
# to convert every rows above 24h
hours = (hours%23) - offset
# zfill recognizes that it must have two characters (in this case) for hours and minutes
# and if there aren't enough characters,
# it will add by padding zeros on the left until reaching the number of characters in the argument
return str(hours).zfill(2) + ':' + str(minutes).zfill(2)
for values in times:
＃使用if语句接受空值并将其附加到新列表中
if math.isnan(values):
`timenew.append('NaN') `
` continue `
# using values into the function 'Normalize_time()'
timestr = Normalize_time(values)
# appending each value in the new list
timenew.append(timestr)
print(len(timenew))＃检查新列表timenew的长度，以确保数据上的所有行都在新列表中
df.insert(4, 'ODTime', timenew)＃在数据框中创建新列