Python 蟒蛇熊猫'；AttributeError:只能对datetimelike值使用.dt访问器'；十进制到小时

我在df中有一列

hour
1.0
2.0
3.0
6.0 
Nan

我想把它转换成如下所示的时间格式

hour
1:00
2:00
3:00
6:00

但是，我无法获得正确的格式。我试图强制使用如下格式。我还希望保留Nan值的逻辑

pd.to_datetime(df['hour'], format='%H', coerce=True)

但这只返回NaT值。

此处：

pd.to_datetime(df['hour'], unit='h')

将

格式

更改为

单位

。如果您使用的是数字数据（就像您一样），则不能使用

格式<代码>格式

仅适用于字符串

%H

，例如字符串插值，由于数据是数字（浮点），字符串插值将失败

---

请注意，打印输出与问题中的输出不相似。因为，pandas会将其转换为datetime类型。打印时，它看起来像

'1970-01-01 00:00:00'

。如果需要所需格式，可以运行以下任一操作：

pd.to_datetime(df['hour'], unit='h').apply(lambda h: '{}:00'.format(h.hour))

或：

在这里：

将

格式

更改为

单位

。如果您使用的是数字数据（就像您一样），则不能使用

格式<代码>格式

仅适用于字符串

%H

，例如字符串插值，由于数据是数字（浮点），字符串插值将失败

---

请注意，打印输出与问题中的输出不相似。因为，pandas会将其转换为datetime类型。打印时，它看起来像

'1970-01-01 00:00:00'

。如果需要所需格式，可以运行以下任一操作：

pd.to_datetime(df['hour'], unit='h').apply(lambda h: '{}:00'.format(h.hour))

或：

---

pandas datetime格式用于存储完整的日期。如果您只想将值1格式化为“1:00”，那么就需要格式化字符串。如果不是这样，请详细说明您希望实现的结果。pandas datetime格式用于存储完整的日期。如果您只想将值1格式化为“1:00”，那么就需要格式化字符串。如果不是这样，请详细说明你希望达到的结果。