pandas 使用同一 Dataframe 中另一列的数字仅更改日期时间中的时间

up9lanfz 于 2023-05-12 发布在其他

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我有一个类似下面的dataframe，其中day列中的日期格式为d-m-y：

AL = (['1','10-12-2022','2022-12-17 00:00:00'],
['1','10-12-2022','2022-12-17 00:00:00'],
['1','7','2022-12-17 00:00:00'])
    
Data = pd.DataFrame(AL,columns = ['Hour','Day','Day2'])

其中dtypes如下：

Day               object
Day2              object
Hour              object
dtype: object

这只是我实际df的一部分，它要大得多。目标是我想将datetime条目的小时更改为小时列中的任何数字，但问题是我有这个异常条目，它在整个过程中重复，导致错误。如何最好地处理它？
到目前为止，我只尝试了这个，但当它试图转换异常条目时，我得到了一个错误。

df_long['Day3']= pd.to_datetime(df_long['Day']) + pd.to_timedelta(df_long['Hour2'])

error: time data "7" doesn't match format "%d-%m-%Y", at position 6. You might want to try:
    - passing `format` if your strings have a consistent format;

我的理想输出是新列包含如下所示的datetime条目，在使用第一列中的hour条目之后;

10-12-2022 01:00:00

日期格式= dd-mm-yyyy
我想知道在一般情况下，什么是一个很好的方式选择，然后编辑特定的条目在df列，而忽略其他人？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76199697/changing-just-the-time-in-a-datetime-using-a-number-from-another-column-in-the-s

1条答案

按热度按时间

flvlnr441#

您可以通过使用特定的format来解析非标准的日期时间字符串格式，并将关键字errors设置为'coerce'以忽略无效的日期时间字符串来实现目标。EX：

df = pd.DataFrame(
    columns=["Hour", "Day", "Day2"],
    data=(
        ["1", "10-12-2022", "2022-12-17 00:00:00"],
        ["1", "10-12-2022", "2022-12-17 00:00:00"],
        ["1", "7", "2022-12-17 00:00:00"],
    ),
)

# Day column has non-standard format, so we specify a specific one to avoid ambiguities
df["Day"] = pd.to_datetime(df["Day"], format="%d-%m-%Y", errors="coerce")
# Day2 column has ISO 8601 format, so we can safely let the parser infer the format
df["Day2"] = pd.to_datetime(df["Day2"], errors="coerce")
# now add the hour column after parsing with appropriate unit
df["Day3"] = df["Day"] + pd.to_timedelta(df["Hour"].astype(int), unit="h")

print(df)
  Hour        Day       Day2                Day3
0    1 2022-12-10 2022-12-17 2022-12-10 01:00:00
1    1 2022-12-10 2022-12-17 2022-12-10 01:00:00
2    1        NaT 2022-12-17                 NaT

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