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python - 如何使用来自其他列的日期/时间信息在 Pandas 中创建新列

问题描述

我有一个数据集，其中年/月/日/小时/分钟/秒数据存储在单独的列中：

Day,Date,Month,Year,Hour,Min,Sec,Wind dir,WS (m/s),Press (hPa),RH (%),T(C),Td(C),SR (W/m2)
Thu,11,April,2019,16,23,27,31,1.28,993.4,38,7,-6.1,470
Thu,11,April,2019,16,24,27,103,1.21,993.5,39,7,-5.9,515

我已将其从 csv 文件导入到 Pandas 数据框中：

df = pd.read_csv('/Users/jacks/Downloads/Cornell/SP20/Instrumentation/Lab 5/EAS2500_MetPak11_18April2019.csv', engine='python')

我想在此数据框中创建一个新列，以日期时间格式存储日期/时间数据。我已经使用以下代码进行了尝试：

df["Date_Time"] = datetime(df["Year"],df["Month"],df["Day"],df["Hour"],df["Min"],df["Sec"])

但我收到以下错误：

raise TypeError(f"cannot convert the series to {converter}")
TypeError: cannot convert the series to <class 'int'>

为什么这不起作用，我将如何完成这项任务？

标签： pythonpandasdatetime

解决方案

利用：

df_time = df[["Year", "Month", "Date", "Hour", "Min", "Sec"]].astype(str).agg("".join, axis=1)
df["Date_Time"] = pd.to_datetime(df_time, format="%Y%B%d%H%M%S")

print(df["Date_Time"])

这打印：

0   2019-04-11 16:23:27
1   2019-04-11 16:24:27
Name: Date_Time, dtype: datetime64[ns]

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