来自两个文本列的熊猫to_datetime

Question

我具有以下格式的以下时间序列。

将列的“日期”和“时间”转换/组合为熊猫日期时间格式的最简单方法是什么？

我知道应该是pandas.to_datetime（date ...）。但是我不知道将它们组合起来的格式。

  ccy      date  time    open    high     low   close
0  EURUSD  20190211   100  1.1318  1.1319  1.1317  1.1319
1  EURUSD  20190211   200  1.1320  1.1322  1.1319  1.1319
2  EURUSD  20190211   300  1.1318  1.1319  1.1318  1.1319
3  EURUSD  20190211   400  1.1319  1.1319  1.1318  1.1318
4  EURUSD  20190211   500  1.1318  1.1318  1.1318  1.1318

Answer 1

这是进行转换的方式，但是您需要确保时间列有意义-当显示3位数字的时间时，您的表目前不明确。另外，请确保您的日期和时间列为字符串，否则将它们转换为字符串，因为明智地将它们连接起来将是必需的。

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'date':['20190211','20190211'],'time':['0100','0200']})
pd.to_datetime(df['date']  + df['time'], format='%Y%d%m%H%M')

Answer 2

似乎date和time当前存储为整数。因此，您可能需要将它们转换为字符串才能执行字符串切片。

def convert_to_datetime(date, time):
    datestr = str(date)
    timestr = str(time)
    result = datestr[0:4] + "/" + datestr[4:6] + "/" + datestr[6:]
    result = result + " " + timestr[0:-2] + ":"+ timestr[-2:]
    return pd.to_datetime(result)

df["datetime"] = df.apply(lambda x: convert_to_datetime(x["date"], x["time"], axis=1)

Answer 3

两种方法：

第一种方法：（没有熊猫）

# convert date
data['ddate']= [str(dt)[:4]+'-'+str(dt)[4:6]+'-'+str(dt)[-2:] for dt in 
# convert time 
data['dtime']= [str(dt)[:-2]+':'+str(dt)[-2:] for dt in data['dtime']]
# join 
data['datetime'] = data['ddate'] + ' ' + data['dtime'] # space or whatever you want
# delete unneeded columns 
del data['ddate'], data['dtime']

第二种方法：（使用熊猫）

data['datetime']= pd.to_datetime([str(dt)+str(tm) for dt,tm in data[['date','time']].values],format='%Y%d%m%H%M')