Python 根据timeseries数据帧的时间列更正日期列中的条目

我有一个timeseries数据帧，它有三列。。。日期、时间和值，如下所示：

**date**              **time**            **value**
11.03.2020            1103                   5  
11.03.2020            0000                   10
11.03.2020            0100                   6
12.03.2020            0201                   8
12.03.2020            0305                   7
12.03.2020            0400                   4

**date**              **time**            **value**
11.03.2020            1103                   5  
12.03.2020            0000                   10
12.03.2020            0100                   6
12.03.2020            0201                   8
12.03.2020            0305                   7
12.03.2020            0400                   4

基本上，时间列每行递增60（+-5）分钟。我希望以这样的方式更正我的日期列值：每当时间为0000（+-5）时，日期列的日期部分增加1，直到遇到下一个0000（+-5）时间值，然后再次增加1，直到遇到下一个这样的时间值或到达数据帧的结尾

结果应该如下所示：

**date**              **time**            **value**
11.03.2020            1103                   5  
11.03.2020            0000                   10
11.03.2020            0100                   6
12.03.2020            0201                   8
12.03.2020            0305                   7
12.03.2020            0400                   4

**date**              **time**            **value**
11.03.2020            1103                   5  
12.03.2020            0000                   10
12.03.2020            0100                   6
12.03.2020            0201                   8
12.03.2020            0305                   7
12.03.2020            0400                   4

---

我希望能得到一些帮助。谢谢

将列

date

中的字符串解析为

datetime

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], dayfirst=True)

通过比较

time

列与

0000

列，使用布尔索引，将

1天的
DateOffset
添加到布尔掩码为真的日期列中的值，创建一个布尔掩码
m
，然后
mask
和
forward fill
更新日期列中当前日期小于前一日期的值

m = df['time'].eq('0000')
df.loc[m, 'date'] += pd.DateOffset(days=1)
df['date'] = df['date'].mask(df['date'].diff().dt.days.lt(0)).ffill()


注意：此答案适用于样本数据，但无法正确处理月末转换。有些部分可能对参考有用，但请使用Shubham的答案进行适当的实现


假设第一天是正确的，找到接近午夜的行，
cumsum（）
它们并添加第一天：

df.date=pd.to_datetime（df.date，dayfirst=True）
午夜=[np.R2355:2360，0:6]]
days=（df.time.isin（midnight）.cumsum（）#查找midnight和cumsum的+5行
.add（df.date[0].day））#将第一天添加到cumsum系列中
# 0    11
# 1    12
# 2    12
# 3    12
# 4    12
# 5    12
#名称：时间，数据类型：int64

然后使用这些固定的
天
重新构建
日期
：

df.date=pd.to\u datetime(
df.date.dt.year.aType（str）
+df.date.dt.month.astype（str.str.zfill）（2）
+days.astype（str.str.zfill（2））
#日期时间值
# 0 2020-03-11  1103      5
# 1 2020-03-12  0000     10
# 2 2020-03-12  0100      6
# 3 2020-03-12  0201      8
# 4 2020-03-12  0305      7
# 5 2020-03-12  0400      4
very nice+1，使用
DateOffset（days=1）
自动正确处理月末转换感谢@tdy，这是因为
DateOffset
尊重日历算法：）感谢@Shubam，效果很好。你的解决方案让我想了解更多。@t我也喜欢你的解决方案，而且它很有效，不应该删除它。@MuhammadAliZia谢谢，我已经取消了删除，只是添加了一个很好的答案。继续。@tdy谢谢你回复你的答案，你能详细说明月底的交易吗？我不太明白那个部分。在我的真实数据（非常混乱）中，您的代码工作得更好。“我在试着理解我应该改进什么。”阿泽。啊，有意思，我猜你的真实数据不包含月底的日期。例如，如果将示例日期更改为2020年3月31日和2020年4月1日，我的答案将在尝试创建32.03时抛出错误，而Shubham的答案将正确换行到2020年4月1日。