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我有以下数据框:
df_h00 = df.copy()
tt = df_h00.set_index('username').post_time_data.str.extractall(r'totalCount\":([^,}]*)')
tt['index']=tt.index
tt[['user','hour']]=pd.DataFrame(tt['index'].values.tolist(),
index=tt.index)
tt = tt.drop(['index'], axis=1)
tt.columns = ['totalCount', 'user', 'hours']
tt.head()
totalCount user hours
username match
lowi 0 15 lowi 0
1 11 lowi 1
2 2 lowi 2
3 0 lowi 3
4 0 lowi 4
我想将非空 int64
列 tt['hours'] 转换为格式为“%H:%M”的日期时间。我尝试过以下代码:
tthour = tt['hours']
tthour = pd.to_datetime(tthour, format='%H', errors='coerce')
tthour = tthour.to_frame()
tthour.head()
hours
username match
lowi 0 1900-01-01 00:00:00
1 1900-01-01 01:00:00
2 1900-01-01 02:00:00
3 1900-01-01 03:00:00
4 1900-01-01 04:00:00
但是,我只想要“%H:%M”。所以预期的输出将是这样的:
hours
username match
lowi 0 00:00
1 01:00
2 02:00
3 03:00
4 04:00
最佳答案
Python 中不存在您期望格式的日期时间。
关闭您需要的是timedeltas通过 to_timedelta
与 Series.str.zfill
或字符串:
tt = pd.DataFrame({'hours':np.arange(5)})
tt['td'] = pd.to_timedelta(tt['hours'].astype(str).str.zfill(2) + ':00:00', errors='coerce')
tt['str'] = tt['hours'].astype(str).str.zfill(2) + ':00'
print (tt)
hours td str
0 0 00:00:00 00:00
1 1 01:00:00 01:00
2 2 02:00:00 02:00
3 3 03:00:00 03:00
4 4 04:00:00 04:00
关于python - 将 int64 转换为日期时间,格式为 %H :%M',我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57335916/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!