Pandas で日付と時刻の列を 1 つの datetime 列に結合するにはどうすればよいですか?-Python チュートリアル-php.cn

Pandas で日付と時刻の列を 1 つの datetime 列に結合するにはどうすればよいですか?

DDD

リリース： 2024-11-21 16:20:16

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How can you combine date and time columns into a single datetime column in Pandas?

Pandas を使用した日付と時刻の列の結合

パンダでは、日付と時刻の列を結合することが、データ分析と操作に必要なタスクとなる場合があります。これはさまざまな方法を使用して実現できますが、その 1 つは pd.to_datetime() 関数を使用する方法です。

個別の 'Date' 列と 'Time' 列を持つ DataFrame を考えてみましょう:

data = {'Date': ['01-06-2013', '02-06-2013', '02-06-2013', '02-06-2013', '02-06-2013', '03-06-2013', '03-06-2013', '03-06-2013', '03-06-2013', '04-06-2013'],
        'Time': ['23:00:00', '01:00:00', '21:00:00', '22:00:00', '23:00:00', '01:00:00', '21:00:00', '22:00:00', '23:00:00', '01:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)

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これらの列を結合するには、「」演算子とスペースを使用して列を連結するだけです。 separator:

df['DateTime'] = df['Date'] + ' ' + df['Time']

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df['DateTime']

0    01-06-2013 23:00:00
1    02-06-2013 01:00:00
2    02-06-2013 21:00:00
3    02-06-2013 22:00:00
4    02-06-2013 23:00:00
5    03-06-2013 01:00:00
6    03-06-2013 21:00:00
7    03-06-2013 22:00:00
8    03-06-2013 23:00:00
9    04-06-2013 01:00:00
Name: DateTime, dtype: object

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これで、pd.to_datetime():

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

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df['DateTime']

0   2013-01-06 23:00:00
1   2013-02-06 01:00:00
2   2013-02-06 21:00:00
3   2013-02-06 22:00:00
4   2013-02-06 23:00:00
5   2013-03-06 01:00:00
6   2013-03-06 21:00:00
7   2013-03-06 22:00:00
8   2013-03-06 23:00:00
9   2013-04-06 01:00:00
Name: DateTime, dtype: datetime64[ns]

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を使用して、結合された「DateTime」列を日時形式に変換できます。次の形式を使用して「DateTime」文字列の形式を指定できます。パラメータ:

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'], format='%m-%d-%Y %H:%M:%S')

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無効な日付または時刻形式が原因で発生する可能性のある変換エラーを必ず処理してください。

以上がPandas で日付と時刻の列を 1 つの datetime 列に結合するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。