Wie kombiniere ich Datums- und Zeitspalten in Pandas effizient mit pd.to_datetime()?

Kombinieren von Datums- und Zeitspalten in Pandas mit pd.to_datetime()

Bei der Arbeit mit Datums- und Zeitdaten in Pandas ist dies oft notwendig um separate Spalten in einem einzigen Datetime-Objekt zu kombinieren. Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Verwendung der Funktion pd.to_datetime().

Problemstellung

Betrachten Sie einen Datenrahmen mit den Spalten „Datum“ und „Uhrzeit“. unten gezeigt:

Date      Time
01-06-2013  23:00:00
02-06-2013  01:00:00
02-06-2013  21:00:00
02-06-2013  22:00:00
02-06-2013  23:00:00
03-06-2013  01:00:00
03-06-2013  21:00:00
03-06-2013  22:00:00
03-06-2013  23:00:00
04-06-2013  01:00:00

Unser Ziel ist es, diese beiden Spalten in einer einzigen Spalte „Datum und Uhrzeit“ zu kombinieren.

Lösung mit String-Verkettung

Ein Ansatz besteht darin, die Spalten „Datum“ und „Uhrzeit“ als Zeichenfolgen zu verketten und die resultierende Zeichenfolge dann mit pd.to_datetime() in ein Datetime-Objekt umzuwandeln:

result = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])

Dies konvertiert die verkettete Zeichenfolge in eine Reihe von Datetime-Objekten.

Lösung mit Formatparameter

Alternativ können Sie den Formatparameter von pd.to_datetime() verwenden, um das genaue Format der kombinierten Objekte anzugeben string:

result = pd.to_datetime(df['Date'] + df['Time'], format='%m-%d-%Y %H:%M:%S')

Dieser Ansatz ist schneller als der vorherige, insbesondere beim Umgang mit großen Datenmengen.

Leistungsvergleich

Verwendung der % Mit dem Befehl %timeit magic können wir die Leistung beider Ansätze vergleichen:

df = pd.concat([df for _ in range(1000000)]).reset_index(drop=True)

%timeit pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])

%timeit pd.to_datetime(df['Date'] + df['Time'], format='%m-%d-%Y %H:%M:%S')

Der zweite Ansatz mit dem Formatparameter ist bei großen Datensätzen deutlich schneller.

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