Python pandas数据帧日期和时间组合

Question

我有一个熊猫数据框架，如下所示

   Date    Time
2011-08-03  10:52:30

'Date‘列的数据类型是: datetime64ns，'Time’列的数据类型是: object

我想通过将这两列合并在一起来创建一个新列，如下所示: 2011-08-03 14:52:30，然后计算该列中连续时间之间的持续时间(增量时间)。如何将具有不同数据类型的这两种数据组合在一起，并计算增量时间？

谢谢！

Answer 1

df
#         Date      Time
#0  2011-08-03  10:52:30

df.dtypes
#Date    datetime64[ns]
#Time            object
#dtype: object

将日期列格式化为字符串，将其与时间列一起添加，然后将其转换回日期时间

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df.Date.dt.strftime("%Y-%m-%d") + " " + df.Time)

df.dtypes
#Date        datetime64[ns]
#Time                object
#DateTime    datetime64[ns]
#dtype: object

df
#          Date     Time               DateTime
#0  2011-08-03  10:52:30    2011-08-03 10:52:30

Answer 2

更简单的是使用to_timedelta

print (type(df.loc[0, 'Time']))
<class 'str'>

df['DateTime'] = df['Date'] + pd.to_timedelta(df.Time)
print (df)
        Date      Time            DateTime
0 2011-08-03  10:52:30 2011-08-03 10:52:30

但如果列Time的type为datetime.time，则添加astype

print (type(df.loc[0, 'Time']))
<class 'datetime.time'>

df['DateTime'] = df['Date'] + pd.to_timedelta(df['Time'].astype(str))
print (df)
        Date      Time            DateTime
0 2011-08-03  10:52:30 2011-08-03 10:52:30