python - 如何将 lambda 函数应用于 pandas 数据框中的时间戳列

Question

我有带有时间戳列的数据帧，并且我对该列使用 lambda 函数。当我这样做时，我收到以下错误:

row['date'] = pd.Timestamp(row['date']).apply(lambda t: t.replace(minute=15*(t.minute//15)).strftime('%H:%M'))

AttributeError: 'Timestamp' object has no attribute 'apply'

我怎样才能在pandas中做到这一点？

example:  output:
05:06  05:00
05:20  05:15
09:18  09:15
10:03  10:00

Answer 1

看来你需要 to_datetime将列转换为 datetimes 而不是 Timestamp - 它仅转换 scalar :

row['date']=pd.to_datetime(row['date']).apply(lambda t: t.replace(minute=15*(t.minute//15)))
                .dt.strftime('%H:%M')

编辑:

print (df)
       a      b
0  05:06  05:00
1  05:20  05:15
2  09:18  09:15
3  10:03  10:00

df['date'] = pd.to_datetime(df['a'])
               .apply(lambda t: t.replace(minute=15*(t.minute//15)))
               .dt.strftime('%H:%M')

print (df)
       a      b   date
0  05:06  05:00  05:00
1  05:20  05:15  05:15
2  09:18  09:15  09:15
3  10:03  10:00  10:00

另一种解决方案，但具有不同的输出:

df['date'] = pd.to_datetime(df['a']).dt.round('15min').dt.strftime('%H:%M')

要检查输出，您可以使用:

L = ['5:' + str(x).zfill(2) for x in range(60)]
df = pd.DataFrame({'a':L})
#print (df)


df['date1'] = pd.to_datetime(df['a']).dt.round('15min').dt.strftime('%H:%M')
df['date'] = pd.to_datetime(df['a'])
               .apply(lambda t: t.replace(minute=15*(t.minute//15)))
               .dt.strftime('%H:%M') 

print (df)
       a  date1   date
0   5:00  05:00  05:00
1   5:01  05:00  05:00
2   5:02  05:00  05:00
3   5:03  05:00  05:00
4   5:04  05:00  05:00
5   5:05  05:00  05:00
6   5:06  05:00  05:00
7   5:07  05:00  05:00
8   5:08  05:15  05:00
9   5:09  05:15  05:00
10  5:10  05:15  05:00
11  5:11  05:15  05:00
12  5:12  05:15  05:00
13  5:13  05:15  05:00
14  5:14  05:15  05:00
15  5:15  05:15  05:15
16  5:16  05:15  05:15
17  5:17  05:15  05:15
18  5:18  05:15  05:15
19  5:19  05:15  05:15
20  5:20  05:15  05:15
21  5:21  05:15  05:15
22  5:22  05:15  05:15
23  5:23  05:30  05:15
24  5:24  05:30  05:15
25  5:25  05:30  05:15
26  5:26  05:30  05:15
27  5:27  05:30  05:15
28  5:28  05:30  05:15
29  5:29  05:30  05:15
30  5:30  05:30  05:30
31  5:31  05:30  05:30
32  5:32  05:30  05:30
33  5:33  05:30  05:30
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47  5:47  05:45  05:45
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