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法律研究使用 Python Pandas 从 datetime 列中分离日期和时间
假设，您在数据框中有一个 datetime 列，分离日期和时间的结果如下所示：
datetime date time 0 2020-01-01 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 1 2020-01-02 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 2 2020-01-03 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 3 2020-01-04 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 4 2020-01-05 07:00:00 2020-01-06 07:00:00 5 2020-01-06 07:00:00 2020-01-06 07:00:00
为了解决这个问题，我们将遵循以下方法：
方案 1
使用 pd.date_range() 定义一个数据框的“datetime”列。定义如下：
pd.DataFrame({'datetime':pd.date_range('2020-01-01 07:00',periods=6)})设置 for 循环 d 变量，逐个访问 df[‘datetime’] 列。
从 for 循环中转换日期和时间，并将其保存为 df[‘date’] 和 df[‘time’]。定义如下：
for d in df['datetime']: df['date'] = d.date() df['time'] = d.time()
示例
让我们检查以下代码以更好地理解：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'datetime':pd.date_range('2020-01-01 07:00',periods=6)})
print("DataFrame is:\n", df)
for d in df['datetime']:
df['date'] = d.date()
df['time'] = d.time()
print(df)输出
DataFrame is: datetime 0 2020-01-01 07:10:00 1 2020-01-02 07:10:00 2 2020-01-03 07:10:00 3 2020-01-04 07:10:00 4 2020-01-05 07:10:00 5 2020-01-06 07:10:00 Date-time-hour-minutes : datetime date time 0 2020-01-01 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 1 2020-01-02 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 2 2020-01-03 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 3 2020-01-04 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 4 2020-01-05 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 5 2020-01-06 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
方案 2
定义一个数据框
在 df[‘datetime’] 内应用 pd.to_datetime() 函数，使用 dt.date 选择日期，然后将其保存为 df[‘date’]
在 df[‘datetime’] 内应用 pd.to_datetime() 函数，使用 dt.time 选择时间，然后将其保存为 df[‘time’]
示例
让我们检查以下代码以更好地理解：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'datetime':pd.date_range('2020-01-01 07:10',periods=6)})
print("DataFrame is:\n", df)
df['date'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.date
df['time'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.time
print("Date-time-hour-minutes :\n", df)输出
DataFrame is: datetime 0 2020-01-01 07:10:00 1 2020-01-02 07:10:00 2 2020-01-03 07:10:00 3 2020-01-04 07:10:00 4 2020-01-05 07:10:00 5 2020-01-06 07:10:00 Date-time-hour-minutes : datetime date time 0 2020-01-01 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 1 2020-01-02 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 2 2020-01-03 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 3 2020-01-04 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 4 2020-01-05 07:10:00 2020-01-06 07:10:00 5 2020-01-06 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
更新于: 2021年2月25日
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