蟒蛇& pandas :将列组合成一个日期 [英] Python & Pandas: Combine columns into a date
本文介绍了蟒蛇& pandas :将列组合成一个日期的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
在我的 dataframe
中,时间分为 3 列:year
、month
、day
,例如这:
In my dataframe
, the time is separated in 3 columns: year
, month
, day
, like this:
如何将它们转换为date
,以便进行时间序列分析?
How can I convert them into date
, so I can do time series analysis?
我可以这样做:
df.apply(lambda x:'%s %s %s' % (x['year'],x['month'], x['day']),axis=1)
给出:
1095 1954 1 1
1096 1954 1 2
1097 1954 1 3
1098 1954 1 4
1099 1954 1 5
1100 1954 1 6
1101 1954 1 7
1102 1954 1 8
1103 1954 1 9
1104 1954 1 10
1105 1954 1 11
1106 1954 1 12
1107 1954 1 13
但是接下来呢?
这就是我最终的结果:
from datetime import datetime
df['date']= df.apply(lambda x:datetime.strptime("{0} {1} {2}".format(x['year'],x['month'], x['day']), "%Y %m %d"),axis=1)
df.index= df['date']
推荐答案
以下是将值转换为时间的方法:
Here's how to convert value to time:
import datetime
df.apply(lambda x:datetime.strptime("{0} {1} {2} 00:00:00".format(x['year'],x['month'], x['day']), "%Y %m %d %H:%M:%S"),axis=1)
这篇关于蟒蛇& pandas :将列组合成一个日期的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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