操纵时间戳，以便新时间戳仍然有效

Question

我有一个pandas数据框，其中一列的每个单元格都包含一个时间戳记，保存为字符串：

>>>dataset['DateTime'][1]
'2018-03-14 00:34:46'

我想创建一个新列，其中以下列方式操纵这些日期：

year + = 1，

month + = 2，

day + = 3，

小时+ = 4，

分钟+ = 5，

秒+ = 6

（此操作的重要之处在于，初始日期和新日期之间存在一对一的关系，因此我可以稍后再转换日期）

对于我来说，我正在寻找的输出如下：

>>> dataset['newTimestamp'][1]
'2019-05-17 04:39:52'

为此，我使用datetime库创建日期时间对象（作为测试，我首先从一个变量开始）：

timestamp = dataset['DateTime'][1]
p = datetime.datetime.strptime(timestamp, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

目前，我正在对单个变量进行算术运算

year = p.year + 1

if p.month < 12:
    month = p.month + 1
else:
    month = 1
    year += 1

但是，与月份一样，在可以添加数值和不能添加数值时都存在例外，因此新时间戳仍然是真实时间戳（12 +1 = 13，这不是实际月份）。

我可以显式地为每条规则编程，但这似乎工作量太大，我希望有更好的方法。我怎么可以更快地做到这一点？

Answer 1

使用DateOffset。
另外，请查看relativedelta模块中的此类操作：

dataset['newTimestamp'] = pd.to_datetime(dataset['DateTime']) + pd.DateOffset(years=1, months=2, days=3, hours=4, minutes=5, seconds=6)

Answer 2

您应该试用beautiful-date库：

pip install beautiful-date

并像这样使用它：

from beautiful_date import *

...

dataset['DateTime'].apply(lambda d: d + 1 * years + 2 * months + ... + 6 * seconds)

应该可以解决问题。

Answer 3

strptime（）和strftime（）是您要查找的函数。 只需继续使用Google的两个功能即可。毫无疑问，您将可以解决上述问题。 这些可以用来直接操纵日期时间量