蟒蛇熊猫快速转换为日期时间，150万行

Question

嗨我有一个很大的数据框，150万行，请参见下面的快照。我想通过梳理日期和时间列（都是字符串）来创建一个日期时间列，当我在解析后一起创建一列数据时间时，需要花费我一段时间，因为每个行都单独执行操作。

   Date   Time Open 
Symbol                   
VOD 02/25/2013 00:00:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:01:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:02:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:03:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:04:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:05:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:06:00.000  0 

我使用下面的代码以创建一个列

aa=[datetime.strptime(str(df.DateMap[i])+' '+df.Time[i], '%m/%d/%Y %H:%M:%S.%f') for i in range(len(df))] 

此功能需要年龄来完成，因为有150万行。有任何想法吗？

Answer 1

In [1]: data = """VOD 02/25/2013 00:00:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:01:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:02:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:03:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:04:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:05:00.000  0 
VOD 02/25/2013 00:06:00.000  0 """ 

In [2]: df = pd.read_csv(StringIO(data),sep='\s+',names=['ticker','date','time','value']) 

In [3]: df2 = pd.concat([df]*100000*2) 

In [4]: df2.info() 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
Int64Index: 1400000 entries, 0 to 6 
Data columns (total 4 columns): 
ticker 1400000 non-null object 
date  1400000 non-null object 
time  1400000 non-null object 
value  1400000 non-null int64 
dtypes: int64(1), object(3) 
memory usage: 53.4+ MB 

In [5]: result1 = pd.to_datetime(df2['date'] + ' ' + df2['time'],format='%m/%d/%Y %H:%M:%S.%f') 

In [6]: result2 = pd.to_datetime(df2['date'], format="%m/%d/%Y") + pd.to_timedelta(df2['time']) 
result1 
In [7]: result1.equals(result2) 
Out[7]: True 

In [9]: result1.head() 
Out[9]: 
0 2013-02-25 00:00:00 
1 2013-02-25 00:01:00 
2 2013-02-25 00:02:00 
3 2013-02-25 00:03:00 
4 2013-02-25 00:04:00 
dtype: datetime64[ns] 

这里有2种方法，在这种情况下，它支付一次解析所有（例如4）。请注意，这是与主，0.16.2将在timedelta解析有点慢。

In [5]: %timeit pd.to_datetime(df2['date'], format="%m/%d/%Y") + pd.to_timedelta(df2['time']) 
1 loops, best of 3: 9.76 s per loop 

In [4]: %timeit pd.to_datetime(df2['date'] + ' ' + df2['time'],format='%m/%d/%Y %H:%M:%S.%f') 
1 loops, best of 3: 8.81 s per loop