Python 将字符串转换为时间戳并拆分数据

我有这样一个数据集：

data=pd.DataFrame（{'time'：['13:30'，'9:20'，'18:12'，'19:00'，'8:20']}）

我将时间分割为仅获取

小时

部分，并将其添加到表中

data['hour']=data.Time.apply（lambda x:int（x.split（'：'）[0]））

现在我想把时间分成一天中的3部分和3次用餐时间，假设时间间隔

（6,11]

是早餐，

（11,15]

是午餐，

（15,20]

是晚餐

我试过这个代码，但似乎不起作用

def时间段（小时）：
如果小时>=6且小时<11：
返回“早餐”
elif小时>=11和小时<15：
返回“午餐”
其他：
返回“晚餐”
时间=[以小时为单位的y的时间段（y）]
日期['用餐]=时间

使用

pandas.apply（）

data=pd.DataFrame（{'time'：['13:30'，'9:20'，'18:12'，'19:00'，'8:20']}）
data['hour']=data['time'].apply（lambda x:int（x.split（'：'）[0]））
def时间段（小时）：
如果小时>=6且小时<11：
返回“早餐”
elif小时>=11和小时<15：
返回“午餐”
其他：
返回“晚餐”
数据['MEIN']=数据['hour'].应用（λx：时间段（x））

输出

time    hour    meal
13:30   13  lunch
9:20    9   breakfast
18:12   18  dinner
19:00   19  dinner
8:20    8   breakfast

使用：

使用链接：

>>> data.assign(
        meal=pd.Series(
            ['breakfast', 'lunch', 'dinner'], 
            index=pd.IntervalIndex.from_breaks([6, 11, 15, 20], closed='right')
        ).loc[pd.to_datetime(data.time, format='%H:%M').dt.hour].to_numpy()
    )

    time       meal
0  13:30      lunch
1   9:20  breakfast
2  18:12     dinner
3  19:00     dinner
4   8:20  breakfast

---

错误是什么？这么多的代码输入我可能是错的，但我认为这段代码是不完整的。

hours

，在

time=[time\u period（y）for y in hours]

中使用的是什么？

>>> data.assign(
        meal=pd.Series(
            ['breakfast', 'lunch', 'dinner'], 
            index=pd.IntervalIndex.from_breaks([6, 11, 15, 20], closed='right')
        ).loc[pd.to_datetime(data.time, format='%H:%M').dt.hour].to_numpy()
    )

    time       meal
0  13:30      lunch
1   9:20  breakfast
2  18:12     dinner
3  19:00     dinner
4   8:20  breakfast