pandas - 如何将小时列中的数字转换为实际小时数

Question

我在 Pandas 数据框中有一个“小时”列，它只是一个从 0 到 23 表示小时的数字列表。当数字是个位数(如 1 )和两位数(如 18)时，如何将它们转换为小时格式，例如 01:00？单个数字需要有一个前导零、一个冒号和两个尾随零。两位数只需要一个冒号和两个尾随零。这如何在数据框中完成？此外，我有一个“日期”列，需要在转换小时列后与小时列合并。

 e.g.    date           hour  
           2018-07-01     0
           2018-07-01     1
           2018-07-01     3
           ...
           2018-07-01     21
           2018-07-01     22
           2018-07-01     23

Needs to look like:
          date
          2018-07-01 01:00
          ...
          2018-07-01 23:00

数据的来源是一个 .csv 文件。
感谢您的考虑。我是 Pandas 的新手，我在他们的文档中找不到考虑到一位和两位数的数字如何做到这一点。

Answer 1

通过 to_timedelta 将小时转换为 timedeltas并添加到由 to_datetime 转换的日期时间如有必要:

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) + pd.to_timedelta(df['hour'], unit='h')
print (df)
                 date  hour
0 2018-07-01 00:00:00     0
1 2018-07-01 01:00:00     1
2 2018-07-01 03:00:00     3
3 2018-07-01 21:00:00    21
4 2018-07-01 22:00:00    22
5 2018-07-01 23:00:00    23

如果需要也删除 hour列使用 DataFrame.pop

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) + pd.to_timedelta(df.pop('hour'), unit='h')
print (df)
                 date
0 2018-07-01 00:00:00
1 2018-07-01 01:00:00
2 2018-07-01 03:00:00
3 2018-07-01 21:00:00
4 2018-07-01 22:00:00
5 2018-07-01 23:00:00