Question

我有一个字符串类型的变量，实际上是一个时间。该系列包含一些None值。

d = {'col1': [1,2,3,4,5,6], 'time': ['07:00:00','07:30:00','07:00:00',None,'08:00:00','09:00:00']}
data = pd.DataFrame(data=d)

我想创建一个新列并提取小时和分钟值（而不是秒）。预期输出为：

'new_col ': ['07:00','07:30','07:00',None,'08:00','09:00']
#instead of None I could also have NaT

以下两个无效。.

data['new_col']= data['time'].dt.hour
data['new_col']= np.where(data['time'].notna(),data['time'].hour,None)

AttributeError：“系列”对象没有属性“小时”

data['new_col']= np.where(data['time'].notna(),data['time'].apply(lambda x: dt.strptime(x, '%H:%M'),None))

这给了我：

ValueError：未转换的数据保留：：00

Answer 1

在dt.strftime('%H:%M')都运行良好之后，出现了以下情况：

data['new_col'] = pd.to_datetime(data['time']).dt.strftime('%H:%M')
print (data)
   col1      time new_col
0     1  07:00:00   07:00
1     2  07:30:00   07:30
2     3  07:00:00   07:00
3     4      None     NaT
4     5  08:00:00   08:00
5     6  09:00:00   09:00

但是如果有测试值，则没有None，没有缺失值，只有字符串NaT：

print (data['new_col'].tolist())
['07:00', '07:30', '07:00', 'NaT', '08:00', '09:00']

因此需要将NaT替换为NaN或None：

data['new_col'] = pd.to_datetime(data['time']).dt.strftime('%H:%M').replace('NaT', np.nan)
print (data['new_col'].tolist())
['07:00', '07:30', '07:00', nan, '08:00', '09:00']

data['new_col'] = (pd.to_datetime(data['time'])
                     .dt.strftime('%H:%M')
                     .mask(lambda x: x=='NaT', None))

或者：

data['new_col']= np.where(data['time'].notna(),
                          pd.to_datetime(data['time']).dt.strftime('%H:%M'),
                          None)

print (data)
   col1      time new_col
0     1  07:00:00   07:00
1     2  07:30:00   07:30
2     3  07:00:00   07:00
3     4      None    None
4     5  08:00:00   08:00
5     6  09:00:00   09:00

print (data['new_col'].tolist())
['07:00', '07:30', '07:00', None, '08:00', '09:00']

替代：

data['new_col'] = data['time'].str.rsplit(':', n=1).str[0]
print (data)
   col1      time new_col
0     1  07:00:00   07:00
1     2  07:30:00   07:30
2     3  07:00:00   07:00
3     4      None    None
4     5  08:00:00   08:00
5     6  09:00:00   09:00

print (data['new_col'].tolist())
['07:00', '07:30', '07:00', None, '08:00', '09:00']

Answer 2

我认为

data['new_col'] = pd.to_datetime(data['time']).dt.strftime('%H:%M')

提供所需的输出（或关闭）？

首先，使用data.time将datetime64[ns]转换为pd.to_datetime类型。这样一来，您就可以使用.dt访问器来执行各种与日期时间相关的操作。

使用无转换为日期时间

2 个答案: