Heim >Backend-Entwicklung >Python-Tutorial >Wie können Sie Datums- und Uhrzeitspalten in Pandas in einer einzigen Datums-/Uhrzeitspalte kombinieren?
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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