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如何将pandas(python)日期列中的00:00(HH:MM)时间转换为24:00?

datetime date pandas python

mas · 技术社区 · 3 年前

我有一个csv文件的日期时间列。我使用 pandas.read_csv(file, index_col="Date", parse_date=True) 以读取csv。datetime列具有30min freq/res,因此给定日期的第一个时间为 00:30:00 ,但最后一次不是我想要的:

如您所见,给定日期的时间00:00:00(此处 2015-12-01 )被解释为第二天。我找不到解决这个问题的方法。在本例中,我希望: 2015-12-02 00:00:00 被解释为 205-12-01 24:00:00 或者指正确日期的东西。

有人知道如何在熊猫身上活动吗?

编辑所以我想要的是,当我得到这个时间的日期00:00:00时,它会给我昨天的日期(所以它认为时间是23:59:59): 我想要这个:

2015-12-01 23:00:00    Tuesday  2015-12-01
2015-12-01 23:30:00    Tuesday  2015-12-01
2015-12-02 00:00:00  Wednesday  2015-12-02
2015-12-02 00:30:00  Wednesday  2015-12-02

是这样的:

2015-12-01 23:00:00    Tuesday  2015-12-01
2015-12-01 23:30:00    Tuesday  2015-12-01
2015-12-01 23:59:59    Tuesday  2015-12-01
2015-12-02 00:30:00  Wednesday  2015-12-02

是这个吗

0 回复 | 直到 3 年前

mozway 3 年前

如果你能使用字符串,这其实很简单。如果时间为“00:00:00”,则减去一天,转换为字符串,将“00:00:00”替换为“24:00:00”。

import datetime
s = pd.Series(['2015-12-01 23:00:00', '2015-12-01 00:00:00'])
s = pd.to_datetime(s)
s.where(s.dt.time != datetime.time(0),
        ((s-pd.to_timedelta('1day'))
         .dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
         .str.replace('00:00:00', '24:00:00')
        )
       )

输出

0    2015-12-01 23:00:00
1    2015-11-30 24:00:00

或者,对于您的编辑:

df['col1'] = pd.to_datetime(df['col1'])
df['col1'] = df['col1'].where(df['col1'].dt.time != datetime.time(0),
                              (df['col1']-pd.to_timedelta('1s'))
                             )
df['col2'] = df['col1'].dt.day_name()
df['col3'] = df['col1'].dt.date

输出

                 col1       col2        col3
0 2015-12-01 23:00:00    Tuesday  2015-12-01
1 2015-12-01 23:30:00    Tuesday  2015-12-01
2 2015-12-01 23:59:59    Tuesday  2015-12-01
3 2015-12-02 00:30:00  Wednesday  2015-12-02

Corralien 3 年前

(有点晚了,但是)你可以用 dt.normalize 以查找要修改的值,并减去一秒钟,然后根据DateTime列更改其他列。

输入数据:

>>> df
             DateTime  DayOfWeek       Date
0 2015-12-01 23:00:00    Tuesday 2015-12-01
1 2015-12-01 23:30:00    Tuesday 2015-12-01
2 2015-12-02 00:00:00  Wednesday 2015-12-02
3 2015-12-02 00:30:00  Wednesday 2015-12-02

>>> df.dtypes
DateTime     datetime64[ns]
DayOfWeek            object
Date         datetime64[ns]

new = df.loc[df['DateTime'].eq(df['DateTime'].dt.normalize()), ['DateTime']] \
        .sub(pd.DateOffset(seconds=1))

new = new.assign(DayOfWeek=new['DateTime'].dt.day_name(), 
                 Date=new['DateTime'].dt.normalize())

df.update(new)

输出结果:

>>> df
             DateTime  DayOfWeek       Date
0 2015-12-01 23:00:00    Tuesday 2015-12-01
1 2015-12-01 23:30:00    Tuesday 2015-12-01
2 2015-12-01 23:59:59    Tuesday 2015-12-01
3 2015-12-02 00:30:00  Wednesday 2015-12-02
4 2021-08-30 23:59:59     Monday 2021-08-30