当日期和时间是整数时,如何使用 Pandas 获取 DateTime 对象? [关闭]

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【中文标题】当日期和时间是整数时,如何使用 Pandas 获取 DateTime 对象? [关闭]【英文标题】:How to get a DateTime object with Pandas when Date and Time are integers? [closed] 【发布时间】:2020-10-27 02:20:24 【问题描述】:

伙计们。我有一个如下所示的数据集:

我想要一个 DateTime 对象加入 Date 和 Time 列。两者都是整数。这样做的最佳方法是什么?我正在使用熊猫。

我正在尝试使用to_datetime,但我猜它一直将其恢复到 1970 年的初始日期并将日期解释为纳秒。提前致谢!

【问题讨论】:

第一行的日期时间是Jan 4th 1994, 9:30 AM ? 正是这样!这是每分钟的数据。 请不要发布代码、数据或 Tracebacks 的图像。将其复制并粘贴为文本,然后将其格式化为代码(选择它并输入ctrl-k)...Discourage screenshots of code and/or errors 【参考方案1】:

你可以试试这个,通过指定日期的格式:

import pandas as pd

df=pd.DataFrame('Date': [19940104,19940104,19940104],'Time': [930,931,932])

df['DateTime']=pd.to_datetime((df.Date.astype(str)+df.Time.astype(str)), format='%Y%m%d%H%M')

输出:

df['DateTime']

0   1994-01-04 09:30:00
1   1994-01-04 09:31:00
2   1994-01-04 09:32:00
Name: DateTime, dtype: datetime64[ns]

【讨论】:

以上是关于当日期和时间是整数时,如何使用 Pandas 获取 DateTime 对象? [关闭]的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Python Pandas:当日期小于 13 时,pandas.to_datetime() 正在切换日期和月份

如何使用另一个日期时间索引获取具有日期时间索引的 Pandas 数据框中的行?

如何防止 pandas 将原始数据库日期格式转换为 pandas 日期格式

pandas使用to_datetime函数将字符串时间数据列转化为时间对象数据列通过DatetimeProperties对象获取日期对象的当年第几个月信息(month)

Python pandas整数YYYYMMDD到日期时间

为 pandas.read_csv 指定正确的 dtypes 以获取日期时间和布尔值