我已經嘗試在這里搜索其他帖子，但似乎無法解決這個問題。我有一個 CSV 文件，其中 Year、Crash_Month、Crash_Day 和 Crash_Time 都是 CSV 'data_dict' 中的單獨列。我正在嘗試解決以下問題。我該怎么辦？我嘗試使用數據框，并且 pandas 轉換為日期時間，但我不確定這是否是正確的方法。非常感謝這是我試圖將日期時間分配給的數據框 year month day time0 2000 1 1 4:30:59 1 2000 1 1 0:07:35 2 2000 1 1 4:51:37 3 2000 1 1 4:27:56 4 2000 1 1 2:16:31 5 2000 1 1 0:37:21 6 2000 1 1 0:52:57 7 2000 1 1 3:35:14 8 2000 1 1 2:41:58 9 2000 1 1 3:43:02 10 2000 1 1 3:49:19 11 2000 1 1 3:03:55 12 2000 1 1 4:46:01 13 2000 1 1 1:07:24 14 2000 1 1 8:29:04 15 2000 1 1 6:35:21 16 2000 1 1 6:06:25 17 2000 1 1 7:10:13 18 2000 1 1 10:57:24 19 2000 1 1 7:54:38到目前為止，我已經對此進行了編碼。import pandas as pddf = pd.DataFrame({'year': (data_dict['Year']), 'month': (data_dict['Crash_Month']), 'day': (data_dict['Crash_Day']), 'time': (data_dict['Crash_Time'])})date=pd.to_datetime(df[["year", "month", "day", "time"]],format='%YYYY%mm%dd, %HH%MM%SS')print(date)day_of_week = {0 : 'Monday', 1: 'Tuesday', 2: 'Wednesday', 3: 'Thursday', 4: 'Friday', 5: 'Saturday', 6: 'Sunday'}month_season= {1: 'Summer', 2: 'Summer', 3: 'Autumn', 4: 'Autumn', 5: 'Autumn', 6: 'Winter', 7: 'Winter', 8: 'Winter', 9: 'Spring', 10: 'Spring', 11: 'Spring', 12: 'Summer'}
1 回答
函數式編程
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我們可以使用str.zfill和字符串連接pd.to_datetime來構建您的日期時間。
df2['date'] = pd.to_datetime(df2['year'].astype(str)
+ df2['month'].astype(str).str.zfill(2)
+ df2['day'].astype(str).str.zfill(2)
+ ' '
+ df2['time'].astype(str),format='%Y%m%d %H:%M:%S'
)
year month day time date
0 2000 1 1 4:30:59 2000-01-01 04:30:59
1 2000 1 1 0:07:35 2000-01-01 00:07:35
2 2000 1 1 4:51:37 2000-01-01 04:51:37
3 2000 1 1 4:27:56 2000-01-01 04:27:56
4 2000 1 1 2:16:31 2000-01-01 02:16:31
5 2000 1 1 0:37:21 2000-01-01 00:37:21
6 2000 1 1 0:52:57 2000-01-01 00:52:57
7 2000 1 1 3:35:14 2000-01-01 03:35:14
8 2000 1 1 2:41:58 2000-01-01 02:41:58
9 2000 1 1 3:43:02 2000-01-01 03:43:02
10 2000 1 1 3:49:19 2000-01-01 03:49:19
11 2000 1 1 3:03:55 2000-01-01 03:03:55
12 2000 1 1 4:46:01 2000-01-01 04:46:01
13 2000 1 1 1:07:24 2000-01-01 01:07:24
14 2000 1 1 8:29:04 2000-01-01 08:29:04
15 2000 1 1 6:35:21 2000-01-01 06:35:21
16 2000 1 1 6:06:25 2000-01-01 06:06:25
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18 2000 1 1 10:57:24 2000-01-01 10:57:24
19 2000 1 1 7:54:38 2000-01-01 07:54:38
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