python pandas date time 输出日期相同

Question

这段代码的目的是读取一个CSV文件，该文件有五列['发布日期'，'时间'，'实际'，'预测'，'上一个']，以及'发布日期'列有两种形状的日期:

• 2018年9月9日(8月)

• 2018 年 9 月 24 日

因此，由于日期形状不匹配，我不能简单地抓取日期，因此我决定根据“发布日期”、“时间”列创建一个新列，然后将其添加到原始数据框中。

我尝试了这段代码:

import pandas as pd
df = pd.read_csv(r"C:\Users\Sayed\Desktop\script\data.csv")
for date, time in zip(df['Release Date'], df['Time']):
    Date = date[:12] + ' ' + time
    df['Date'] = Date
print(df.head())

但是我得到了这个输出:

发布日期 时间 实际预测 上一个日期

2018年10月15日(9月)21:30 0.5% 0.7% 1996年2月1日 05:00

2018年9月9日(8月)21:30 0.7% 0.5% 0.3% 1996年2月1日 05:00

2018年8月8日(7月)21:30 0.3% 0.2%-0.1% 1996年2月1日 05:00

2018年7月9日(6月)21:30 -0.1% 0.1% -0.2% 1996年2月1日 05:00

2018年6月8日(5月)21:30 -0.2% -0.1% -0.2% 1996年2月1日 05:00

Answer 1

你的循环是错误的并且没有必要。

试试这个:

df["Date"] = df["Release Date"].apply(lambda x: x[:12]) + " " + df["Time"]