如何在 Pandas 中将日期和时间列合并为单个日期时间列？

在 Pandas 中组合日期和时间列

问题：

您有一个 Pandas 数据框，其中包含单独的日期和时间列时间。您想要组合这些列以创建一个包含组合日期时间值的新列。

解决方案：

在 Pandas 中组合日期和时间列有两种常见方法:

1. 使用连接pd.to_datetime():

   a.使用空格作为分隔符连接“日期”和“时间”列。
   b.使用 pd.to_datetime() 将连接的字符串转换为日期时间对象。

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

2. 将 pd.to_datetime() 与格式字符串结合使用：

   a.使用 pd.to_datetime() 将“日期”和“时间”列分别转换为日期时间对象。
   b。设置format参数来指定日期时间字符串的格式。

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

提示：

• 可以使用%% timeit 对不同方法的性能进行基准测试。
• 如果“日期”和“Time”列包含 NaN 或无效值，请考虑使用 pd.to_datetime() 中的错误参数来处理此类情况。

以上是如何在 Pandas 中将日期和时间列合并为单个日期时间列？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！