Python 如何将float列转换为datetime？

年份：int64

月份：64

日期：64

小时：对象

分钟：对象

我正试图通过合并这些列来确定日期，但我一直得到一个错误。我不知道我该怎么办

这是我的代码和错误

r_datetime = pd.to_datetime(
            str(int(df['year'])) \
            + '-' + str(int(df['month'])) \
            + '-' + str(int(df['day'])) \
            + ' ' + str(int(df['hour'])) \
            + ':' + str(int(df['minute']))
            )

TypeError: cannot convert the series to <class 'int'>

r\u datetime=pd.to\u datetime(
str（int（df['年]））\
+'-'+str（int（df['month']））\
+'-'+str（int（df['day']））\
+''+str（int（df['hour']））\
+“：”+str（int（df['minute']））
)
TypeError:无法将序列转换为

astype（str）也出现了错误。 我不知道该怎么办

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感谢您的帮助。

熊猫数据框提供了更改列值数据类型的自由。我们可以将它们从整数更改为浮点类型、从整数更改为日期时间、从字符串更改为整数、从浮点更改为日期时间等。要将浮点转换为日期时间，我们使用

pandas.to_Datetime（）

函数，并使用以下语法：

Syntax: pandas.to_datetime(arg, errors=’raise’, dayfirst=False, yearfirst=False, 
utc=None, box=True, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, 
origin=’unix’, cache=False)

使用

pandas.to\u datetime（）

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熊猫数据框提供了更改列值数据类型的自由。我们可以将它们从整数更改为浮点类型、从整数更改为日期时间、从字符串更改为整数、从浮点更改为日期时间等。要将浮点转换为日期时间，我们使用

pandas.to_Datetime（）

函数，并使用以下语法：

Syntax: pandas.to_datetime(arg, errors=’raise’, dayfirst=False, yearfirst=False, 
utc=None, box=True, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, 
origin=’unix’, cache=False)

使用

pandas.to\u datetime（）

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在

中阅读更多内容您可以尝试以下方法：

r_datetime = pd.to_datetime({'year': df['year'], 
                             'month': df['month'], 
                             df['day'].name: df['day'], # if you don't want to type column names explicitly. But will have to type it in any case.
                             'hour': df['hour'], 
                             'minutes': df['minutes']}, 
                            format="%y%M%d%h%m")

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请阅读。

中的更多信息，您可以尝试如下内容：

r_datetime = pd.to_datetime({'year': df['year'], 
                             'month': df['month'], 
                             df['day'].name: df['day'], # if you don't want to type column names explicitly. But will have to type it in any case.
                             'hour': df['hour'], 
                             'minutes': df['minutes']}, 
                            format="%y%M%d%h%m")

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阅读。

您好，很有意思，也许可以使用

pd.to_datetime（df['col'，格式='%y%m%d'）

阅读：。您可以使用类型为string的datetime列填充数据帧，然后将此列强制转换为datetimehi，有趣的是，可以使用

pd.to_datetime（df['col'，格式='%y%m%d'）

阅读：。您可以使用类型为string的datetime列填充dataframe，然后将该列强制转换为datetime