在Python Pandas中将时间对象转换为日期时间格式

Question

我有一个名为DateTime的列数据集，数据类型为object。

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

我使用上述代码将其转换为日期时间格式，然后在列中进行了拆分，以便单独获得日期和时间。

df['date'] = df['DateTime'].dt.date
df['time'] = df['DateTime'].dt.time

但在拆分后，格式更改为对象类型，将其转换为日期时间时，时间列名显示错误： TypeError：无法转换为日期时间

如何将时间列转换为日期时间格式

- Nadeem Haque

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你说的“正确的时间格式”是什么意思？请展示一下你使用的代码，它产生了“TypeError: is not convertible to datetime”的错误。 - Jon Clements

我展示的转换DateTime的代码是相同的，即 df['time'] = pd.to_datetime(df.['time'])。 - Nadeem Haque

@NadeemHaque - 转换为字符串是必要的，例如 df['time'] = pd.to_datetime(df.['time'].astype(str))，但是需要添加一些日期，因为没有日期的日期时间不存在。 - jezrael

@jezrael 我是 Python 的新手，所以有些困惑。谢谢你的帮助。 - Nadeem Haque

Answer 1

您可以在列表推导式中使用 combine 方法和 zip 函数：

df = pd.DataFrame({'DateTime': ['2011-01-01 12:48:20', '2014-01-01 12:30:45']})
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])

df['date'] = df['DateTime'].dt.date
df['time'] = df['DateTime'].dt.time

import datetime
df['new'] = [datetime.datetime.combine(a, b) for a, b in zip(df['date'], df['time'])]
print (df)

             DateTime        date      time                 new
0 2011-01-01 12:48:20  2011-01-01  12:48:20 2011-01-01 12:48:20
1 2014-01-01 12:30:45  2014-01-01  12:30:45 2014-01-01 12:30:45

或将其转换为字符串，拼接在一起再次转换：

df['new'] = pd.to_datetime(df['date'].astype(str) + ' ' +df['time'].astype(str))
print (df)
             DateTime        date      time                 new
0 2011-01-01 12:48:20  2011-01-01  12:48:20 2011-01-01 12:48:20
1 2014-01-01 12:30:45  2014-01-01  12:30:45 2014-01-01 12:30:45

但是，如果使用 floor 来将时间转换为时间差并删除时间，则只需使用 +：

df['date'] = df['DateTime'].dt.floor('d')
df['time'] = pd.to_timedelta(df['DateTime'].dt.strftime('%H:%M:%S'))

df['new'] = df['date'] + df['time']
print (df)

             DateTime       date     time                 new
0 2011-01-01 12:48:20 2011-01-01 12:48:20 2011-01-01 12:48:20
1 2014-01-01 12:30:45 2014-01-01 12:30:45 2014-01-01 12:30:45

- jezrael

Answer 2

如何将时间列转换回日期时间格式

似乎存在误解。Pandas的datetime系列必须包括日期和时间组件。这是不可调和的。您只需使用pd.to_datetime而不指定日期，使用默认的1900-01-01日期即可。

# date from jezrael

print(pd.to_datetime(df['time'], format='%H:%M:%S'))

0   1900-01-01 12:48:20
1   1900-01-01 12:30:45
Name: time, dtype: datetime64[ns]

或者使用另一个日期组件，例如今天的日期：

today = pd.Timestamp('today').strftime('%Y-%m-%d')
print(pd.to_datetime(today + ' '  + df['time'].astype(str)))

0   2018-11-25 12:48:20
1   2018-11-25 12:30:45
Name: time, dtype: datetime64[ns]

或者重新组合您的日期和时间序列：

print(pd.to_datetime(df['date'].astype(str) + ' ' + df['time'].astype(str)))

0   2011-01-01 12:48:20
1   2014-01-01 12:30:45
dtype: datetime64[ns]

- jpp

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@NadeemHaque, 很高兴我的回答对你有所帮助。请考虑将其标记为正确的答案，这样可以帮助其他查看此问题的人。 - jpp