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我在 DF (df1) 中有数据,其开始和结束如下所示,我试图移动下面的“0”和“1”列,以便日期和时间向后移动一小时,以便日期和时间从小时 == 0 开始,而不是小时 == 1。
数据开始(df1)-
0 1 2 3 4 5 6 7
0 20160101 100 7.977169 109404.0 20160101 100 4.028678 814.0
1 20160101 200 8.420204 128546.0 20160101 200 4.673662 2152.0
2 20160101 300 9.515370 165931.0 20160101 300 8.019863 8100.0
0 1 2 3 4 5 6 7
8780 20161231 2100 4.198906 11371.0 20161231 2100 0.995571 131.0
8781 20161231 2200 4.787433 19083.0 20161231 2200 1.029809 NaN
8782 20161231 2300 3.987506 9354.0 20161231 2300 0.900942 NaN
8783 20170101 0 3.284947 1815.0 20170101 0 0.899262 NaN
0 1 2 3 4 5 6 7
0 20160101 000 7.977169 109404.0 20160101 100 4.028678 814.0
1 20160101 100 8.420204 128546.0 20160101 200 4.673662 2152.0
2 20160101 200 9.515370 165931.0 20160101 300 8.019863 8100.0
0 1 2 3 4 5 6 7
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8782 20161231 2200 3.987506 9354.0 20161231 2300 0.900942 NaN
8783 20161231 2300 3.284947 1815.0 20170101 0 0.899262 NaN
最佳答案
最好创建一个适当的日期时间对象,然后简单地将小时数作为总和删除,以处理任何以天为单位的修订。然后我们可以使用 dt.strftime
重新创建您的对象(字符串)列。
s = pd.to_datetime(
df[0].astype(str) + df[1].astype(str).str.zfill(4), format="%Y%m%d%H%M"
)
0 2016-01-01 01:00:00
1 2016-01-01 02:00:00
2 2016-01-01 03:00:00
8780 2016-12-31 21:00:00
8781 2016-12-31 22:00:00
8782 2016-12-31 23:00:00
8783 2017-01-01 00:00:00
dtype: datetime64[ns]
df[1] = (s - pd.DateOffset(hours=1)).dt.strftime("%H%M").str.lstrip("0").str.zfill(3)
df[0] = (s - pd.DateOffset(hours=1)).dt.strftime("%Y%d%m")
print(df)
0 1 2 3 4 5 6 7
0 20160101 000 7.977169 109404.0 20160101 100 4.028678 814.0
1 20160101 100 8.420204 128546.0 20160101 200 4.673662 2152.0
2 20160101 200 9.515370 165931.0 20160101 300 8.019863 8100.0
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关于Pandas 将日期时间列向后移动一小时,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62472689/
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