如何将列转换为 pandas 的一个日期时间列？ [英] How to convert columns into one datetime column in pandas?

问题描述

我有一个数据框，前3列是'MONTH'，'DAY'，'YEAR'

在每一列中都有一个整数。
在数据框中有没有一个Pythonic方法将所有三列转换成datetimes？

From：

  MDY苹果橘子
 5 6 1990 12 3 
 5 7 1990 14 4 
 5 8 1990 15 34 
 5 9 1990 23 21 
  

into：

  Datetimes苹果橘子
 1990-6-5 12 3 
 1990-7-5 14 4 
 1990-8-5 15 34 
 1990- 9-5 23 21 
  

解决方案

在0.13（即将到来），这是非常优化和相当快（但仍然相当快0.12）;比循环快两个数量级

 在[3]中：df 
输出[3]：
 MDY苹果橘子
 0 5 6 1990 12 3 
 1 5 7 1990 14 4 
 2 5 8 1990 15 34 
 3 5 9 1990 23 21 
 
在[4]中：df.dtypes 
 Out [4]：
 M int64 
 D int64 
 Y int64 
苹果int64 
橘子int64 
 dtype：object 
 
＃在0.12中，使用此
在[5]中：pd.to_datetime（（df.Y * 10000 + df.M * 100 + df.D））。应用（str），格式='％Y％m％d'）
 
＃在0.13以上或这将工作
在[5]：pd.to_datetime（df.Y * 10000 + df.M * 100 + df.D，format ='％Y％m％d'）
输出[5]：
 0 1990-05-06 00:00:00 
 1 1990-05-07 00:00:00 
 2 1990-05-08 00:00:00 
 3 1990-05-09 00:00:00 
 dtype：datetime64 [ ns] 
  

I have a dataframe where the first 3 columns are 'MONTH', 'DAY', 'YEAR'

In each column there is an integer. Is there a Pythonic way to convert all three columns into datetimes while there are in the dataframe?

From:

M    D    Y    Apples   Oranges
5    6  1990      12        3
5    7  1990      14        4
5    8  1990      15       34
5    9  1990      23       21

into:

Datetimes    Apples   Oranges
1990-6-5        12        3
1990-7-5        14        4
1990-8-5        15       34
1990-9-5        23       21

解决方案

In 0.13 (coming very soon), this is heavily optimized and quite fast (but still pretty fast in 0.12); both orders of magnitude faster than looping

In [3]: df
Out[3]: 
   M  D     Y  Apples  Oranges
0  5  6  1990      12        3
1  5  7  1990      14        4
2  5  8  1990      15       34
3  5  9  1990      23       21

In [4]: df.dtypes
Out[4]: 
M          int64
D          int64
Y          int64
Apples     int64
Oranges    int64
dtype: object

# in 0.12, use this
In [5]: pd.to_datetime((df.Y*10000+df.M*100+df.D).apply(str),format='%Y%m%d')

# in 0.13 the above or this will work
In [5]: pd.to_datetime(df.Y*10000+df.M*100+df.D,format='%Y%m%d')
Out[5]: 
0   1990-05-06 00:00:00
1   1990-05-07 00:00:00
2   1990-05-08 00:00:00
3   1990-05-09 00:00:00
dtype: datetime64[ns]

这篇关于如何将列转换为 pandas 的一个日期时间列？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！