如何在 Pandas 中將日期和時間列合併為單一日期時間列？

在Pandas 中組合日期和時間列

問題：

您有一個Pandas 資料框，其中包含單獨的日期和時間列時間。您想要組合這些欄位以建立一個包含組合日期時間值的新欄位。

解：

在 Pandas中組合日期和時間列有兩種常見方法:

1. 使用連接pd.to_datetime():

   a.使用空格作為分隔符號連接“日期”和“時間”列。
   b.使用 pd.to_datetime() 將連接的字串轉換為日期時間物件。

   df['Combined_DateTime'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])

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2. 將pd.to_datetime() 與格式字串結合使用：

   a.使用pd.to_datetime() 將「日期”和“時間”列分別轉換為日期時間物件。
   b。設定format參數來指定日期時間字串的格式。

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

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提示：

• 可以使用%% timeit 對不同方法的效能進行基準測試。
• 如果「日期」和「Time」欄位包含 NaN 或無效值，請考慮使用 pd.to_datetime() 中的錯誤參數來處理此類情況。

以上是如何在 Pandas 中將日期和時間列合併為單一日期時間列？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！