合并 Pandas 中的日期和时间列
在数据分析中，通常需要将日期和时间数据组合到单个时间戳中。 Pandas 是 Python 中强大的数据操作库，提供了多种方法来实现这一点。
一种直接的方法是使用 Python 的 ' ' 运算符连接 'Date' 和 'Time' 列，如下所示：
new_column = df['Date'] + ' ' + df['Time']
这会产生一个包含组合日期和时间信息的字符串列。但是，对于数据操作，将字符串转换为日期时间对象会更方便。
在默认设置下使用 pd.to_datetime() 会假定特定的日期时间格式。但是，在这种情况下，组合字符串与默认格式不匹配。因此，有必要指定确切的格式：
new_column = pd.to_datetime(new_column, format='%m-%d-%Y %H:%M:%S')
或者，也可以使用 pd.to_datetime() 并将错误参数设置为“coerce”来自动转换任何无法解析为的值一个日期时间。然而，使用更明确的格式通常更快、更可靠。
通过这种方法，组合的日期时间信息现在可以被视为日期时间列，从而可以在 Pandas 中进行进一步的操作和分析。
以上是如何将日期和时间列合并到 Pandas 中的单个时间戳中？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
