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Wie können Sie Datums- und Uhrzeitspalten in Pandas in einer einzigen Datums-/Uhrzeitspalte kombinieren?

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DDDOriginal
2024-11-21 16:20:16474Durchsuche

How can you combine date and time columns into a single datetime column in Pandas?

Kombinieren von Datums- und Uhrzeitspalten mit Pandas

In Pandas kann das Kombinieren von Datums- und Uhrzeitspalten eine notwendige Aufgabe für die Datenanalyse und -manipulation sein. Dies kann mit verschiedenen Methoden erreicht werden, eine davon ist die Funktion pd.to_datetime().

Betrachten Sie einen DataFrame mit separaten Spalten „Datum“ und „Uhrzeit“:

data = {'Date': ['01-06-2013', '02-06-2013', '02-06-2013', '02-06-2013', '02-06-2013', '03-06-2013', '03-06-2013', '03-06-2013', '03-06-2013', '04-06-2013'],
        'Time': ['23:00:00', '01:00:00', '21:00:00', '22:00:00', '23:00:00', '01:00:00', '21:00:00', '22:00:00', '23:00:00', '01:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)

Um diese Spalten zu kombinieren, können Sie sie einfach mit dem Operator „ “ und einem Leerzeichen als Trennzeichen verketten:

df['DateTime'] = df['Date'] + ' ' + df['Time']
df['DateTime']

0    01-06-2013 23:00:00
1    02-06-2013 01:00:00
2    02-06-2013 21:00:00
3    02-06-2013 22:00:00
4    02-06-2013 23:00:00
5    03-06-2013 01:00:00
6    03-06-2013 21:00:00
7    03-06-2013 22:00:00
8    03-06-2013 23:00:00
9    04-06-2013 01:00:00
Name: DateTime, dtype: object

Jetzt Sie können die kombinierte „DateTime“-Spalte mit pd.to_datetime() in ein Datetime-Format konvertieren:

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])
df['DateTime']

0   2013-01-06 23:00:00
1   2013-02-06 01:00:00
2   2013-02-06 21:00:00
3   2013-02-06 22:00:00
4   2013-02-06 23:00:00
5   2013-03-06 01:00:00
6   2013-03-06 21:00:00
7   2013-03-06 22:00:00
8   2013-03-06 23:00:00
9   2013-04-06 01:00:00
Name: DateTime, dtype: datetime64[ns]

Alternativ können Sie das Format der „DateTime“-Zeichenfolge mithilfe des Formatparameters angeben:

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

Denken Sie daran, etwaige Konvertierungsfehler zu behandeln, die aufgrund ungültiger Datums- oder Zeitformate auftreten können.

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