python3.5 /熊猫 - 将多列转换为日期时间

所以我试图将2列转换为1日期时间列。输入列是这样的：python3.5 /熊猫 - 将多列转换为日期时间

date   hour 
1/1/2015   1 
1/1/2015   2 
1/1/2015   3

其中df.date值是string和df.hour值是int。我想这两列转换成一个这样的：

datetime 
2015-1-1 1:00:00 
2015-1-1 2:00:00 
2015-1-1 3:00:00

我想到了一个简单的df['x'] = pd.to_datetime(df[['date', 'hour']]的工作，但我得到一个ValueError结果

来源

2016-07-07 sndrosilva

频率是否始终为1小时？ –

@JoeR是的，频率总是在1小时的间隔。对不起，忘了澄清。 – sndrosilva

@JoeR。那么，有时可能会有一个观察失误，这就是为什么我想从2列转换它。 – sndrosilva

您可以将两列粘贴在一起，作为一个单柱，然后用相应的format参数转换：

pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['hour'].astype(str), format = "%d/%m/%Y %H") 

# 0 2015-01-01 01:00:00 
# 1 2015-01-01 02:00:00 
# 2 2015-01-01 03:00:00 
# dtype: datetime64[ns]

来源

2016-07-07 02:48:16 Psidom

哇，谢谢！解决方案看似简单从来没有想过'to_datetime'会这样工作。我的原始数据出错了，但它与我测试过的一些简单数据一起工作。我会先看看我的原始数据。感谢您及时的回复。 – sndrosilva

基本上，你将需要使用pandas.to_datetime和datetime.timedelta。

from datetime import timedelta 
df = pd.to_datetime(df['date']) + df['hour'].apply(lambda x: timedelta(hours=int(x)))

说明：

from datetime import timedelta 
dft['date'] = pd.to_datetime(dft['date']) 
dft['hour_h'] = dft['hour'].apply(lambda x: timedelta(hours=int(x))) 
dff = dft['date']+dft['hour_h']

输出：

dff 
Out[42]: 
0 2015-01-01 01:00:00 
1 2015-01-01 02:00:00 
2 2015-01-01 03:00:00 
dtype: datetime64[ns]

来源

2016-07-07 02:49:07 MaThMaX

感谢您的快速响应。我会试试这个。 – sndrosilva

@ kobrakai，不客气。希望它有帮助，'datetime'是一个强大的软件包，用于处理所有日期时间问题，无论您是否使用'pandas'。 – MaThMaX

这是另一种方法：

In [224]: 
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date']) + pd.TimedeltaIndex(df['hour'], unit='h') 
df 

Out[224]: 
     date hour   datetime 
0 1/1/2015  1 2015-01-01 01:00:00 
1 1/1/2015  2 2015-01-01 02:00:00 
2 1/1/2015  3 2015-01-01 03:00:00

这里的关键区别基本上是从小时列中构建一个TimedeltaIndex，并将其添加到转换后的datetime col结果to_datetime

来源

2016-07-07 07:35:26 EdChum

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