python - Pandas - 从日期时间中提取日期，如果时间超过某个小时则加一天

Question

假设我有这个数据框。

import pandas as pd
data = {"Date": ["2018-08-05", "2018-08-05", "2018-08-05", "2018-08-05", "2018-08-06"],  
        "Time_End":["2018-08-05 13:50:00", "2018-08-05 14:26:00", "2018-08-05 17:30:00", "2018-08-05 17:10:00", "2018-08-06 11:23:00"],
        "Reason":["blah1", "blah2", "blah3", "blah4", "blah5"]
       }
df = pd.DataFrame.from_dict(data)
df

        Date             Time_End          Reason
0   2018-08-05      2018-08-05 13:50:00     blah1
1   2018-08-05      2018-08-05 14:26:00     blah2
2   2018-08-05      2018-08-05 17:30:00     blah3
3   2018-08-05      2018-08-05 17:10:00     blah4
4   2018-08-06      2018-08-06 11:23:00     blah5

我只想将日期从“Time_End”提取到名为“Birth_date”的新列中。但是，我还想检查一下时间是否过了 17:00。如果是，则提取的日期将加一成为第二天。下面显示了所需的输出。

    Date        Birth_date      Time_End            Reason
0   2018-08-05  2018-08-05  2018-08-05 13:50:00     blah1
1   2018-08-05  2018-08-05  2018-08-05 14:26:00     blah2
2   2018-08-05  2018-08-06  2018-08-05 17:30:00     blah3
3   2018-08-05  2018-08-06  2018-08-05 17:10:00     blah4
4   2018-08-06  2018-08-06  2018-08-06 11:23:00     blah5 

我想到了这个，但它没有按我预期的方式工作。

df["after_17"] = df["Time_End"].dt.hour > 17
df["birth_date"] = df["after_17"].map(lambda x: df["Time_End"].dt.date if x  else df["Time_End"].dt.date + pd.DateOffset(1))

它将输出连接在一起并形成一行。我如何让它正常工作？我也愿意接受其他类型的解决方案。

Answer 1

使用 datetime 库中的 timedelta 方法将 7 小时添加到 Time_End，然后使用 dt 仅提取日期部分.日期.

import pandas as pd
from datetime import timedelta

data = {"Date": ["2018-08-05", "2018-08-05", "2018-08-05", "2018-08-05", "2018-08-06"],  
        "Time_End":["2018-08-05 13:50:00", "2018-08-05 14:26:00", "2018-08-05 17:30:00", "2018-08-05 17:10:00", "2018-08-06 11:23:00"],
        "Reason":["blah1", "blah2", "blah3", "blah4", "blah5"]
       }

df = pd.DataFrame.from_dict(data).astype({'Time_End': 'datetime64'})

td = timedelta(hours=7)

df['Birth_Date'] = (df.Time_End + td).dt.date

输出

    Date        Time_End            Reason  Birth_Date
0   2018-08-05  2018-08-05 13:50:00 blah1   2018-08-05
1   2018-08-05  2018-08-05 14:26:00 blah2   2018-08-05
2   2018-08-05  2018-08-05 17:30:00 blah3   2018-08-06
3   2018-08-05  2018-08-05 17:10:00 blah4   2018-08-06
4   2018-08-06  2018-08-06 11:23:00 blah5   2018-08-06