假设我有一个时间戳值的 DataFrame sales:
timestamp sales_office
2014-01-01 09:01:00 Cincinnati
2014-01-01 09:11:00 San Francisco
2014-01-01 15:22:00 Chicago
2014-01-01 19:01:00 Chicago
我想创建一个新列time_hour。我可以通过这样编写一个短函数并使用 apply() 迭代地应用它来创建它:
def hr_func(ts):
return ts.hour
sales['time_hour'] = sales['timestamp'].apply(hr_func)
然后我会看到这个结果:
timestamp sales_office time_hour
2014-01-01 09:01:00 Cincinnati 9
2014-01-01 09:11:00 San Francisco 9
2014-01-01 15:22:00 Chicago 15
2014-01-01 19:01:00 Chicago 19
我喜欢实现的是一些像这样的较短的转换(我知道这是错误的，但得到了精神):
sales['time_hour'] = sales['timestamp'].hour
显然该列属于 Series 类型，因此没有这些属性，但似乎有一种更简单的方法来利用矩阵运算。
有没有更直接的方法？
最佳答案
假设时间戳是数据帧的索引，你可以这样做:
hours = sales.index.hour
如果您想将其添加到您的销售数据框中，只需执行以下操作:
import pandas as pd
pd.concat([sales, pd.DataFrame(hours, index=sales.index)], axis = 1)
编辑: 如果您有几列日期时间对象，则过程相同。如果您的数据框中有一列 ['date']，并假设 'date' 具有日期时间值，则可以从 'date' 访问小时:
hours = sales['date'].hour
编辑2:
如果要调整数据框中的列，则必须包含 dt:
sales['datehour'] = sales['date'].dt.hour
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