如何在 Pandas 中将字符串转换为时间戳

Question

我有以下数据集

    OPEN TIME  CLOSE TIME
0   09:44:00   10:07:00
1   10:07:00   11:01:00
2   11:05:00   13:05:00

但是这里的时间戳是字符串格式，怎样将它们转换为时间格式？

- Samar Pratap Singh

Answer 1

to_datetime

df['Open'] = pd.to_datetime(df['OPEN TIME'],format= '%H:%M:%S' ).dt.time
df['Close'] = pd.to_datetime(df['CLOSE TIME'],format= '%H:%M:%S' ).dt.time

- AtanuCSE

---

“dt.time”是什么意思？ - lifelonglearner

.dt.time 提取日期的小时/分钟/秒部分。这是必要的，因为 to_datetime 也会引入年/月/日信息。 - Yaniel Cabrera

Answer 2

可以使用apply在一行中转换两列。尝试一下：

df = df.assign(**df[['OPEN TIME', 'CLOSE TIME']].apply(pd.to_datetime, format='%H:%M:%S'))

要获取没有日期的时间，请使用以下方法：

# assign back to the columns   ---- sometimes, this case throws a SettingWithCopyWarning if `df` was filtered from another frame
df[['OPEN TIME', 'CLOSE TIME']] = df[['OPEN TIME', 'CLOSE TIME']].apply(lambda x: pd.to_datetime(x, format='%H:%M:%S').dt.time)

# or call assign and create a new dataframe copy  ---- this case never throws a warning
df = df.assign(**df[['OPEN TIME', 'CLOSE TIME']].apply(lambda x: pd.to_datetime(x, format='%H:%M:%S').dt.time))

这将每个字符串转换为datetime.time对象。然而，由于datetime.time没有相应的pandas数据类型，因此很难利用矢量化操作。例如，不可能在datetime.time对象之间找到时间差（因此与字符串相比没有太大改进），但如果它们是datetime64，则可以。例如，以下创建datetime64：

df1 = df.assign(**df[['OPEN TIME', 'CLOSE TIME']].apply(pd.to_datetime, format='%H:%M:%S'))
df1['CLOSE TIME'] - df1['OPEN TIME']

0   0 days 00:23:00
1   0 days 00:54:00
2   0 days 02:00:00
dtype: timedelta64[ns]

- cottontail