如何从 Pandas DataFrame.Index 中的 datetime.time 类型对象中加/减时间（小时、分钟等）？

Question

我有一个DataFrame，其索引仅为datetime.time，但是在DataFrame.Index和datetime.time中没有移动时间的方法。datetime.time具有replace方法，但这仅适用于Series的单个项？

以下是使用的索引的示例：

In[526]:  dfa.index[:5]
Out[526]: Index([21:12:19, 21:12:20, 21:12:21, 21:12:21, 21:12:22], dtype='object')

In[527]:  type(dfa.index[0])
Out[527]: datetime.time

- Cameron Stark

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https://dev59.com/DWIj5IYBdhLWcg3w2olr - Liam Foley

type(df.index)的输出是什么？ - Mostafa Mahmoud

@MostafaMahmoud pandas.core.index.Index 但如果我键入(df.index[0])，那就是datetime.time。 - Cameron Stark

@DreamAwake 使用 pandas.Timestamp() 将当前索引转换为时间戳索引，然后随心所欲地处理它。 - Mostafa Mahmoud

Answer 1

Liam的链接看起来很好，但是也要注意一下pandas.Timedelta - 它似乎很好地与NumPy和Python的时间差配合使用。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timedeltas.html

pd.date_range('2014-01-01', periods=10) + pd.Timedelta(days=1)

- Alex

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使用df.index + pd.Timedelta(hours=12)会出现错误"TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray' and 'Timedelta'"。索引本身是pandas.core.index.Index类型，但每个值都是datetime.time类型，这会干扰tshift()方法以及Timedelta加法操作。 - Cameron Stark

请参考Mostafa在您原始问题中关于转换为“时间戳”的评论。 - Alex

发布了。如果需要更多细节，请告诉我。感谢您的帮助！ - Cameron Stark

df_series.index = (df_series.index + pd.Timedelta(days=1))数据框系列.index = （数据框系列.index + pd.Timedelta(days=1)） - jjcf89

周期是用来做什么的？ - thentangler

Answer 2

这个方法对我来说有效：

>> print(df)
                          TotalVolume  Symbol
2016-04-15 09:00:00       108400       2802.T
2016-04-15 09:05:00       50300        2802.T

>> print(df.set_index(pd.to_datetime(df.index.values) - datetime(2016, 4, 15)))

             TotalVolume  Symbol
09:00:00     108400       2802.T
09:05:00     50300        2802.T

- Philippe Remy

Answer 3

更简洁的Philippe解决方案：

我的减法数据是：'2018-09-22T11:05:00.000Z'

import datetime
import pandas as pd

df_modified = pd.to_datetime(df_reference.index.values) - datetime.datetime(2018, 9, 22, 11, 5, 0)

- Adam Kuzański