如何将熊猫df列中的一些datetime.datetime值转换为datetime.time值

Question

在尝试了太久之后，我的问题是:我有一个有20.000行的df。其中一栏包含病人住院的时间(H:M:S)。

所有的值都是类型的: datetime.time。例: 09:45:00。

有几个类型: datetime.datetime。例子: 1899-12-30 : 00:00:00。

df.info()将对象作为整个列的类型

如何将这几个datetime.datetime值转换为datetime.time？我试过这些。没有错误，但同时，类型没有变化.

import datetime as dt

for idx, value in enumerate(df.Opnametijd):
    if type(value) == 'datetime.datetime':
        value = pd.to_datetime.time, format='%H:%M:%S'.apply(pd.Timestamp)

以及：

for idx, value in enumerate(df.Opnametijd):
    if type(value) == 'datetime.datetime':
        df.loc[idx,value] = pd.to_datetime.time, format='%H:%M:%S'.apply(pd.Timestamp)

我还尝试删除不属于datetime.time类型的行，但这也不起作用：(index_names是类型: pandas.core.indexes.numeric.Int64Index)

index_names = df[ df'Opnametijd'] != 'datetime.time'].index
type(index_names)
df.drop(index_names,inplace=True)

谢谢你提前提供帮助！问候简

Answer 1

如果元素是datetime类的实例，则可以应用lambda函数返回datetime对象的时间部分，否则元素将保持原样。

例如：

from datetime import datetime
import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'t': [datetime(2021,1,1,1,2,3).time(),
                         datetime(2021,1,1,1,2,3)]})

# df['t']
# 0               01:02:03
# 1    2021-01-01 01:02:03
# Name: t, dtype: object

df['t'] = df['t'].apply(lambda x: x.time() if isinstance(x, datetime) else x)

# df['t'] 
# 0    01:02:03
# 1    01:02:03
# Name: t, dtype: object

附带注意:熊猫内置的日期时间数据类型不分别处理日期和时间。如果您想使用它(我认为它比标准的lib的datetime.time更方便)，您必须提供一个日期(如果您没有将它用于某些事情，则可以是任意的)。