假设您在数据框中有datetime列,并且将日期和时间分开的结果是,
datetime date time 0 2020-01-01 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 1 2020-01-02 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 2 2020-01-03 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 3 2020-01-04 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 4 2020-01-05 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 5 2020-01-06 07:00:00 2020-01-06 07:00:00
为了解决这个问题,我们将遵循以下方法-
使用定义数据框“ datetime”列。它的定义如下pd.date_range()
pd.DataFrame({'datetime':pd.date_range('2020-01-01 07:00',periods=6)})
设置循环d变量以逐一访问df ['datetime']列。
从for循环中转换日期和时间,并将其另存为df ['date']和df ['time']。它的定义如下
for d in df['datetime']: df['date'] = d.date() df['time'] = d.time()
让我们检查以下代码以获得更好的理解-
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'datetime':pd.date_range('2020-01-01 07:00',periods=6)}) print("DataFrame is:\n", df) for d in df['datetime']: df['date'] = d.date() df['time'] = d.time() print(df)
定义一个数据框
在df ['datetime']中应用函数,然后使用选择日期,然后将其另存为df ['date']pd.to_datetime()dt.date
在df ['datetime']中应用函数,然后使用选择时间,然后将其另存为df ['time']pd.to_datetime()dt.time
让我们检查以下代码以获得更好的理解-
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'datetime':pd.date_range('2020-01-01 07:10',periods=6)}) print("DataFrame is:\n", df) df['date'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.date df['time'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.time print("Date-time-hour-minutes :\n", df)
DataFrame is: datetime 0 2020-01-01 07:10:00 1 2020-01-02 07:10:00 2 2020-01-03 07:10:00 3 2020-01-04 07:10:00 4 2020-01-05 07:10:00 5 2020-01-06 07:10:00 Date-time-hour-minutes : datetime date time 0 2020-01-01 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 1 2020-01-02 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 2 2020-01-03 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 3 2020-01-04 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 4 2020-01-05 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 5 2020-01-06 07:10:00 2020-01-06 07:10:00