我有一个可以简化为的数据框:
date id
0 02/04/2015 02:34 1
1 06/04/2015 12:34 2
2 09/04/2015 23:03 3
3 12/04/2015 01:00 4
4 15/04/2015 07:12 5
5 21/04/2015 12:59 6
6 29/04/2015 17:33 7
7 04/05/2015 10:44 8
8 06/05/2015 11:12 9
9 10/05/2015 08:52 10
10 12/05/2015 14:19 11
11 19/05/2015 19:22 12
12 27/05/2015 22:31 13
13 01/06/2015 11:09 14
14 04/06/2015 12:57 15
15 10/06/2015 04:00 16
16 15/06/2015 03:23 17
17 19/06/2015 05:37 18
18 23/06/2015 13:41 19
19 27/06/2015 15:43 20
它可以通过以下方式创建:
tempDF = pd.DataFrame({ 'id': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20],
'date': ["02/04/2015 02:34","06/04/2015 12:34","09/04/2015 23:03","12/04/2015 01:00","15/04/2015 07:12","21/04/2015 12:59","29/04/2015 17:33","04/05/2015 10:44","06/05/2015 11:12","10/05/2015 08:52","12/05/2015 14:19","19/05/2015 19:22","27/05/2015 22:31","01/06/2015 11:09","04/06/2015 12:57","10/06/2015 04:00","15/06/2015 03:23","19/06/2015 05:37","23/06/2015 13:41","27/06/2015 15:43"]})
数据有以下几种类型:
tempDF.dtypes
date object
id int64
dtype: object
我已将“日期”变量设置为 Pandas datefime64 格式(如果这是描述它的正确方法)使用:
import numpy as np
import pandas as pd
tempDF['date'] = pd_to_datetime(tempDF['date'])
现在，数据类型看起来像:
tempDF.dtypes
date datetime64[ns]
id int64
dtype: object
我想更改原始日期数据的小时数。我可以使用 .normalize() 通过 .dt 访问器转换为午夜:
tempDF['date'] = tempDF['date'].dt.normalize()
而且，我可以使用以下方式访问各个日期时间组件(例如年份):
tempDF['date'].dt.year
这会产生:
0 2015
1 2015
2 2015
3 2015
4 2015
5 2015
6 2015
7 2015
8 2015
9 2015
10 2015
11 2015
12 2015
13 2015
14 2015
15 2015
16 2015
17 2015
18 2015
19 2015
Name: date, dtype: int64
问题是，如何更改特定的日期和时间组件？例如，如何更改所有日期的中午 (12:00)？我发现 datetime.datetime 有一个 .replace() 函数。但是，将日期转换为 Pandas 格式后，保留该格式是有意义的。有没有办法在不再次更改格式的情况下做到这一点？
最佳答案
编辑:
执行此操作的矢量化方法是规范化系列，然后使用 timedelta 添加 12 小时。示例 -
tempDF['date'].dt.normalize() + datetime.timedelta(hours=12)
演示 -
In [59]: tempDF
Out[59]:
date id
0 2015-02-04 12:00:00 1
1 2015-06-04 12:00:00 2
2 2015-09-04 12:00:00 3
3 2015-12-04 12:00:00 4
4 2015-04-15 12:00:00 5
5 2015-04-21 12:00:00 6
6 2015-04-29 12:00:00 7
7 2015-04-05 12:00:00 8
8 2015-06-05 12:00:00 9
9 2015-10-05 12:00:00 10
10 2015-12-05 12:00:00 11
11 2015-05-19 12:00:00 12
12 2015-05-27 12:00:00 13
13 2015-01-06 12:00:00 14
14 2015-04-06 12:00:00 15
15 2015-10-06 12:00:00 16
16 2015-06-15 12:00:00 17
17 2015-06-19 12:00:00 18
18 2015-06-23 12:00:00 19
19 2015-06-27 12:00:00 20
In [60]: tempDF['date'].dt.normalize() + datetime.timedelta(hours=12)
Out[60]:
0 2015-02-04 12:00:00
1 2015-06-04 12:00:00
2 2015-09-04 12:00:00
3 2015-12-04 12:00:00
4 2015-04-15 12:00:00
5 2015-04-21 12:00:00
6 2015-04-29 12:00:00
7 2015-04-05 12:00:00
8 2015-06-05 12:00:00
9 2015-10-05 12:00:00
10 2015-12-05 12:00:00
11 2015-05-19 12:00:00
12 2015-05-27 12:00:00
13 2015-01-06 12:00:00
14 2015-04-06 12:00:00
15 2015-10-06 12:00:00
16 2015-06-15 12:00:00
17 2015-06-19 12:00:00
18 2015-06-23 12:00:00
19 2015-06-27 12:00:00
dtype: datetime64[ns]
底部两种方法的时间信息
一种方法是使用 Series.apply连同 .replace()方法 OP 在他的帖子中提到。示例 -
tempDF['date'] = tempDF['date'].apply(lambda x:x.replace(hour=12,minute=0))
演示 -
In [12]: tempDF
Out[12]:
date id
0 2015-02-04 02:34:00 1
1 2015-06-04 12:34:00 2
2 2015-09-04 23:03:00 3
3 2015-12-04 01:00:00 4
4 2015-04-15 07:12:00 5
5 2015-04-21 12:59:00 6
6 2015-04-29 17:33:00 7
7 2015-04-05 10:44:00 8
8 2015-06-05 11:12:00 9
9 2015-10-05 08:52:00 10
10 2015-12-05 14:19:00 11
11 2015-05-19 19:22:00 12
12 2015-05-27 22:31:00 13
13 2015-01-06 11:09:00 14
14 2015-04-06 12:57:00 15
15 2015-10-06 04:00:00 16
16 2015-06-15 03:23:00 17
17 2015-06-19 05:37:00 18
18 2015-06-23 13:41:00 19
19 2015-06-27 15:43:00 20
In [13]: tempDF['date'] = tempDF['date'].apply(lambda x:x.replace(hour=12,minute=0))
In [14]: tempDF
Out[14]:
date id
0 2015-02-04 12:00:00 1
1 2015-06-04 12:00:00 2
2 2015-09-04 12:00:00 3
3 2015-12-04 12:00:00 4
4 2015-04-15 12:00:00 5
5 2015-04-21 12:00:00 6
6 2015-04-29 12:00:00 7
7 2015-04-05 12:00:00 8
8 2015-06-05 12:00:00 9
9 2015-10-05 12:00:00 10
10 2015-12-05 12:00:00 11
11 2015-05-19 12:00:00 12
12 2015-05-27 12:00:00 13
13 2015-01-06 12:00:00 14
14 2015-04-06 12:00:00 15
15 2015-10-06 12:00:00 16
16 2015-06-15 12:00:00 17
17 2015-06-19 12:00:00 18
18 2015-06-23 12:00:00 19
19 2015-06-27 12:00:00 20
时间信息
In [52]: df = pd.DataFrame([[datetime.datetime.now()] for _ in range(100000)],columns=['date'])
In [54]: %%timeit
....: df['date'].dt.normalize() + datetime.timedelta(hours=12)
....:
The slowest run took 12.53 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached
1 loops, best of 3: 32.3 ms per loop
In [57]: %%timeit
....: df['date'].apply(lambda x:x.replace(hour=12,minute=0))
....:
1 loops, best of 3: 1.09 s per loop
关于python - 更改 pandas datetime64 列的时间组件，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/33362697/
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