合并 Pandas 中的日期和時間列
在數(shù)據(jù)分析中，通常需要將日期和時間數(shù)據(jù)組合到單個時間戳中。 Pandas 是 Python 中強大的數(shù)據(jù)操作庫，提供了多種方法來實現(xiàn)這一點。
一種直接的方法是使用 Python 的 ' ' 運算符連接 'Date' 和 'Time' 列，如下所示：
new_column = df['Date'] + ' ' + df['Time']
這會產生一個包含組合日期和時間信息的字符串列。但是，對于數(shù)據(jù)操作，將字符串轉換為日期時間對象會更方便。
在默認設置下使用 pd.to_datetime() 會假定特定的日期時間格式。但是，在這種情況下，組合字符串與默認格式不匹配。因此，有必要指定確切的格式：
new_column = pd.to_datetime(new_column, format='%m-%d-%Y %H:%M:%S')
或者，也可以使用 pd.to_datetime() 并將錯誤參數(shù)設置為“coerce”來自動轉換任何無法解析為的值一個日期時間。然而，使用更明確的格式通常更快、更可靠。
通過這種方法，組合的日期時間信息現(xiàn)在可以被視為日期時間列，從而可以在 Pandas 中進行進一步的操作和分析。
以上是如何將日期和時間列合并到 Pandas 中的單個時間戳中？的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！
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