Pandas: 将时间间隔整数转换为时间

Question

我想将 5 分钟间隔（整数）转换为时间格式。

比如下面，0区间应该变成00:00，5区间应该变成00:05，等等

date        interval
2012-10-01  0
2012-10-01  5
2012-10-01  10
2012-10-01  15
2012-10-01  20
2012-10-01  25
2012-10-01  30
2012-10-01  35
2012-10-01  40

我认为以下方法可行：

df['interval'] = pd.to_datetime(df['interval'], format='%H:%M').dt.hour

但是returns这个错误：

time data 0 does not match format '%H:%M' (match)

这是合乎逻辑的，但让我不清楚如何格式化 to.datetime 格式参数。我在 pandas documentation 中看不到任何有帮助的内容。

更新

不幸的是，我无法让这些中的任何一个与我的实际 DataFrame 一起使用。我应该添加更多信息，即 interval 变量一遍又一遍地从 0 运行到 2355。该变量有 17,568 行 0 到 2355 的值。

@padraig，你的两个答案我都得到了这个错误：

ValueError: hour must be in 0..23

Answer 1

from datetime import time
import pandas as pd
def to_time(x):
    hours, mn = divmod(x,60)
    return  time(hours,mn)

df["interval"] = df["interval"].apply(to_time)

输出：

         date  interval
0  2012-10-01  00:00:00
1  2012-10-01  00:05:00
2  2012-10-01  00:10:00
3  2012-10-01  00:15:00
4  2012-10-01  00:20:00
5  2012-10-01  00:25:00
6  2012-10-01  00:30:00
7  2012-10-01  00:35:00
8  2012-10-01  00:40:00

或者 read_csv 并且只是增加小时数：

from datetime import time
import pandas as pd
def to_time(x):
    hours, mn = divmod(int(x), 60)
    return "{:02}:{:02}".format(hours, mn)
df = pd.read_csv("test.csv", date_parser=to_time, parse_dates=["interval"])
print(df)

如果我们将最后一个 "interval" 更改为 2355 输出：

         date interval
0  2012-10-01    00:00
1  2012-10-01    00:05
2  2012-10-01    00:10
3  2012-10-01    00:15
4  2012-10-01    00:20
5  2012-10-01    00:25
6  2012-10-01    00:30
7  2012-10-01    00:35
8  2012-10-01    39:15

Answer 2

只需将其格式化为字符串即可。

方法一（使用旧式）：

"%02d:%02d" % (int(interval / 60), interval % 60)

方法二（使用较新的样式）：

"{:02d}:{:02d}".format(int(interval / 60), interval % 60)

Answer 3

尽管您询问了时间，但最好使用记录日期和时间的 Pandas 时间戳。

给定你的间隔时间，你可以将其转换为小时和分钟：

df['hour'] = df.interval // 100 
df['mins'] = df.interval.apply(lambda interval: interval % 100)

您现在可以创建时间戳，可以选择使用时区（例如 UTC）：

from pytz import UTC

df['timestamp'] = df.apply(lambda row: pd.Timestamp('{0} {1}:{2}'.format(row.date, row.hour, row.mins), tz=UTC), axis=1)

>>> df
         date  interval  hour  mins           timestamp
0  2012-10-01         0     0     0 2012-10-01 00:00:00
1  2012-10-01         5     0     5 2012-10-01 00:05:00
2  2012-10-01        10     0    10 2012-10-01 00:10:00
3  2012-10-01        15     0    15 2012-10-01 00:15:00
4  2012-10-01        20     0    20 2012-10-01 00:20:00
5  2012-10-01        25     0    25 2012-10-01 00:25:00
6  2012-10-01        30     0    30 2012-10-01 00:30:00
7  2012-10-01        35     0    35 2012-10-01 00:35:00
8  2012-10-01        40     0    40 2012-10-01 00:40:00

给定时间戳，可以访问其他的properties比如时间如下：

>>> df.timestamp[5].time()
datetime.time(0, 25)

如果您确实希望将时间作为单独的列（格式为文本，但可以选择任何其他所需的时间格式）：

df['time'] = df.timestamp.apply(lambda time: time.strftime('%H:%M'))

>>> df
         date  interval  hour  mins                  timestamp   time
0  2012-10-01         0     0     0  2012-10-01 00:00:00+00:00  00:00
1  2012-10-01         5     0     5  2012-10-01 00:05:00+00:00  00:05
2  2012-10-01        10     0    10  2012-10-01 00:10:00+00:00  00:10
3  2012-10-01        15     0    15  2012-10-01 00:15:00+00:00  00:15
4  2012-10-01        20     0    20  2012-10-01 00:20:00+00:00  00:20
5  2012-10-01        25     0    25  2012-10-01 00:25:00+00:00  00:25
6  2012-10-01        30     0    30  2012-10-01 00:30:00+00:00  00:30
7  2012-10-01        35     0    35  2012-10-01 00:35:00+00:00  00:35
8  2012-10-01        40     0    40  2012-10-01 00:40:00+00:00  00:40

Pandas: 将时间间隔整数转换为时间

Pandas: Convert time interval integers to times

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