Python—将月、日、年合并到日期列中

我试图从多个列（年、月和日）中创建一个日期列，但是使用创建日期列的标准过程，我遇到了一些错误

import pandas as pd
from urllib.request import urlopen

url = "https://www.ndbc.noaa.gov/view_text_file.php?filename=42887h2017.txt.gz&dir=data/historical/stdmet/"
data_csv = urlopen(url)
df = pd.read_csv(data_csv, delim_whitespace=True, index_col=0, parse_dates=True)

#Reset Index
df.reset_index(level=0, inplace=True)

#remove 1st row contains erronous characters
df = df.iloc[1:]

#Rename Year column
df = df.rename(columns={'#YY': 'YY'})

df['Date'] = pd.to_datetime((df.YY*10000+df.MM*100+df.DD).apply(str),format='%Y%m%d') 

由于未创建日期列，最后一个命令无法正常工作。结果:

---

ValueError:未转换的数据仍然存在：4201420142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142020142021420142020142020142020142020142020142020142020142020140201

pd。如果正确命名，to\u datetime

可以自动解析多列中的日期（

“年”、“月”、“日”、“小时”、“分钟”

）

输出： 您还可以添加小时和分钟：

pd.to_datetime(df[['YY', 'MM', 'DD', 'hh', 'mm']].rename(
                columns={'YY': 'year', 'MM': 'month', 'DD': 'day',
                         'hh': 'hour', 'mm': 'minute'}))
#1      2017-01-02 06:00:00
#2      2017-01-02 06:20:00
#...
#2429   2017-03-05 01:40:00
#2430   2017-03-05 02:00:00

---

您好，我继续遇到此错误（在添加小时和分钟时）：

ValueError:无法组合datetimes[hour]：数据类型“datetime”不理解

。是因为我在使用Python3吗？@Starbucks，我相信这是

numpy

和

pandas

的特定组合的问题。这似乎在新版本中得到了修复。你正在运行哪些版本的

numpy

和

pandas

呢？你能更新吗？两者都是最新的。numpy 1.15.2和pandas 0.23.4您是否更改了关于小时列的内容？什么是

df.dtypes['hh']

？

1      2017-01-02
2      2017-01-02
3      2017-01-02
4      2017-01-02
5      2017-01-02
...
2427   2017-03-05
2428   2017-03-05
2429   2017-03-05
2430   2017-03-05

pd.to_datetime(df[['YY', 'MM', 'DD', 'hh', 'mm']].rename(
                columns={'YY': 'year', 'MM': 'month', 'DD': 'day',
                         'hh': 'hour', 'mm': 'minute'}))
#1      2017-01-02 06:00:00
#2      2017-01-02 06:20:00
#...
#2429   2017-03-05 01:40:00
#2430   2017-03-05 02:00:00