车削从4位一个数据帧的熊猫的列到时间

我想要一个大熊猫数据帧的一列中从这样的格式改变：162000至16:20:00（％H％M％S）车削从4位一个数据帧的熊猫的列到时间

I”已经试过这样：

t = mydataframe['column name'] 
pd.to_datetime(t, format='%H%M%S')

但我得到这个错误：

TypeError: 'long' object is unsliceable

但是，如果我不使用format参数我得到这个：

1970-01-01 00:00:00.000162000

这是怎么回事？

编辑：

t.dtype 
Name: column name, dtype: int64 

print t.head(5) 
0 162000 
1 161200 
2 162400 
3 163600 
4 164800 

t.to_dict() 
{0: 162000, 
1: 161200, 
2: 162400, 
3: 163600, 
4: 164800, ...

EDIT2：

好了，重新启动笔记本电脑的核心，解决了这个问题！电脑呃？：d

好了，现在我有这样的格式：

1900-01-01 16:20:00

我如何改变这种做法，认为to_datetime只给出了16:20:00我吗？

EDIT3：

明白了！顺便说一句，我的第二个问题的答案在这里：How to change the datetime format in pandas

来源

2016-12-17 Richard Luso

在Python 3.5，pandas 0.1上为我工作8.1 –

你可以显示't'也许't.dtype'和't.to_dict（）' –

@ juanpa.arrivillaga我正在Python 2.7.11上运行这个jupyter笔记本 –

您需要使用.dt.time来获取新的datetime对象的时间部分。

pd.to_datetime(t, format='%H%M%S').dt.time

您还需要上面的输出重新分配给您的数据帧。将其分配给新列，或将其重新分配回原始列。

将其分配给现有列：

mydataframe['column name'] = pd.to_datetime(t, format='%H%M%S').dt.time

将其分配到一个新的列：

mydataframe['new column'] = pd.to_datetime(t, format='%H%M%S').dt.time

在这两种情况下，你会得到一个数据帧，看起来像这样

Times 
0 16:20:00 
1 16:12:00 
2 16:24:00 
3 16:36:00 
4 16:48:00

来源

2016-12-17 05:05:21 Andy

我已经找到了一种方法用'.dt.strftime（“％H：％M”）做''，但这个似乎更简单:)谢谢！ –

@RichardLuso你用'strftime'找到了一种方法，就是把你的列变成一个字符串列。即与之前的解析方向相反。你无法计算。用@ Andy的方法，那些是真正的，可计算的时间对象。 –

车削从4位一个数据帧的熊猫的列到时间

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