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Python 需要帮助将列时间戳数据转换为2个单独的列（日期、时间）

python pandas dataframe

Python 需要帮助将列时间戳数据转换为2个单独的列（日期、时间）,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,一般来说，对编程和python来说是相当陌生的。边走边学。打破东西，很多，但学习很多 我想做的是创建一个带有特定列的CSV，但我还没有弄清楚。目前，在我整理数据之后，其中一列是日期时间戳，我需要将其分为两列，一列是日期（yyyy/mm/dd），另一列是时间（HH:mm:SS 24小时时间）。代码如下所示： activities = api.get_activities( date='2021-03-09', direction='asc', ) df = pd.DataFram

一般来说，对编程和python来说是相当陌生的。边走边学。打破东西，很多，但学习很多

我想做的是创建一个带有特定列的CSV，但我还没有弄清楚。目前，在我整理数据之后，其中一列是日期时间戳，我需要将其分为两列，一列是日期（yyyy/mm/dd），另一列是时间（HH:mm:SS 24小时时间）。代码如下所示：

activities = api.get_activities(
    date='2021-03-09',
    direction='asc',
)

df = pd.DataFrame([activity._raw for activity in activities])
print('created dataframe')

id = df["id"]
activity_type = df["activity_type"]
transaction_time = df["transaction_time"]
type = df["type"]
price = df["price"]
qty = df["qty"]
side = df["side"]
symbol = df["symbol"]
leaves_qty = df["leaves_qty"]
order_id = df["order_id"]
cum_qty = df["cum_qty"]

df[['date', 'time']] = df.transaction_time.str.strip('Z').str.split('T', expand=True)

header = ["date","time","symbol","qty","price","side"]

df.to_csv('daily_journal_export.csv', columns = header, index = False)
print('Completed')

transaction_time,symbol,qty,price,side
2021-03-09T15:03:06.0925Z,XNET,5059,6.21,buy
2021-03-09T15:03:06.888595Z,XNET,718,6.21,buy
2021-03-09T15:03:09.474924Z,CLNE,3661,11.65,buy
2021-03-09T15:05:13.957144Z,SOL,1728,12.68,buy
2021-03-09T15:57:53.094945Z,SOL,753,13.33,sell
2021-03-09T15:57:53.118822Z,XNET,5777,6.09,sell
2021-03-09T15:57:53.220454Z,CLNE,3661,11.78,sell
2021-03-09T15:57:53.613874Z,SOL,975,13.33,sell
导出时，我得到的内容如下所示：

activities = api.get_activities(
    date='2021-03-09',
    direction='asc',
)

df = pd.DataFrame([activity._raw for activity in activities])
print('created dataframe')

id = df["id"]
activity_type = df["activity_type"]
transaction_time = df["transaction_time"]
type = df["type"]
price = df["price"]
qty = df["qty"]
side = df["side"]
symbol = df["symbol"]
leaves_qty = df["leaves_qty"]
order_id = df["order_id"]
cum_qty = df["cum_qty"]

df[['date', 'time']] = df.transaction_time.str.strip('Z').str.split('T', expand=True)

header = ["date","time","symbol","qty","price","side"]

df.to_csv('daily_journal_export.csv', columns = header, index = False)
print('Completed')

transaction_time,symbol,qty,price,side
2021-03-09T15:03:06.0925Z,XNET,5059,6.21,buy
2021-03-09T15:03:06.888595Z,XNET,718,6.21,buy
2021-03-09T15:03:09.474924Z,CLNE,3661,11.65,buy
2021-03-09T15:05:13.957144Z,SOL,1728,12.68,buy
2021-03-09T15:57:53.094945Z,SOL,753,13.33,sell
2021-03-09T15:57:53.118822Z,XNET,5777,6.09,sell
2021-03-09T15:57:53.220454Z,CLNE,3661,11.78,sell
2021-03-09T15:57:53.613874Z,SOL,975,13.33,sell
事务时间如下所示，需要分离和转换：

  • 日期栏：（yyyy/mm/dd）
  • 时间列：（HH:MM:SS 24小时时间）
2021-03-09T15:03:06.0925Z

任何帮助都将不胜感激。

您可以在时间戳上使用
str.split（）
，并使用
展开
参数（下面的2a），或者使用
.dt.date
和
.dt.time
（下面的2b）


  • 加载示例数据：
    • 

    >>将熊猫作为pd导入
>>>df=pd.read\u csv（'daily\u journal\u export.csv'））
交易\时间符号数量价格侧
2021-03-09T15:03:06.0925Z XNET 50596.21购买
1201-03-09T15:03:06.888595Z XNET 718 6.21购买
2021-03-09T15:03:09.474924Z CLNE 3661 11.65购买
3 2021-03-09T15:05:13.957144Z SOL 1728 12.68购买
4 2021-03-09T15:57:53.094945Z SOL 753 13.33卖出
5 2021-03-09T15:57:53.118822Z XNET 5777 6.09卖出
6 2021-03-09T15:57:53.220454Z CLNE 3661 11.78卖出
7 2021-03-09T15:57:53.613874Z SOL 97513.33卖出

    
2a。去掉小数，按
    T
    拆分，并展开为单独的列：
    

    >>df[['date'，'time']]=df.transaction\u time.str.replace（r'\..*，''）.str.split（'T'，expand=True）
>>>df=df.drop（'transaction\u time'，axis=1）
符号数量价格侧日期时间
0 XNET 50596.21购买2021-03-09 15:03:06
1 XNET 718 6.21购买2021-03-09 15:03:06
2 CLNE 3661 11.65购买2021-03-09 15:03:09
3索尔1728 12.68购买2021-03-09 15:05:13
4 SOL 753 13.33出售2021-03-09 15:57:53
5 XNET 5777 6.09出售2021-03-09 15:57:53
6 CLNE 3661 11.78出售2021-03-09 15:57:53
7 SOL 975 13.33出售2021-03-09 15:57:53

    
2b或者，您可以使用
    .dt.date
    和
    .dt.time
    代替2a的字符串拆分方法：
    
df['date']=pd.to_datetime（df.transaction_time）.dt.date
>>>df['time']=pd.to\u datetime（df.transaction\u time.str.replace（r'\..*，''）.dt.time
>>>df=df.drop（'transaction\u time'，axis=1）
符号数量价格侧日期时间
0 XNET 50596.21购买2021-03-09 15:03:06
1 XNET 718 6.21购买2021-03-09 15:03:06
2 CLNE 3661 11.65购买2021-03-09 15:03:09
3索尔1728 12.68购买2021-03-09 15:05:13
4 SOL 753 13.33出售2021-03-09 15:57:53
5 XNET 5777 6.09出售2021-03-09 15:57:53
6 CLNE 3661 11.78出售2021-03-09 15:57:53
7 SOL 975 13.33出售2021-03-09 15:57:53

    

  • 如果要将
    日期
    和
    时间
    移回前面：
    • 

    >>>columns=df.columns.to_list（）[-2:]+df.columns.to_list（）[：-2]
>>>df=df[列]
日期时间符号数量价格侧
021-03-09 15:03:06 XNET 5059 6.21购买
1201-03-09 15:03:06 XNET 718 6.21购买
2021-03-09 15:03:09 CLNE 3661 11.65购买
2021-03-09 15:05:13太阳报1728 12.68购买
4 2021-03-09 15:57:53索尔753 13.33卖出
5 2021-03-09 15:57:53 XNET 5777 6.09出售
6 2021-03-09 15:57:53 CLNE 3661 11.78卖出
7 2021-03-09 15:57:53索尔97513.33卖出

    那么我需要做些什么来调整我的标题吗？header=[“transaction_time”、“symbol”、“Quantity”、“price”、“side”]我在我的原始帖子中添加了新的细节。好的，我更新了代码以处理适当的标题（使用您的新样本数据）。对不起，伙计，我有点迷路了，只是对python和pandas不太熟悉。我可以告诉你，我正在全力以赴。我只是没有得到和你一样的结果。他们是在我的原始代码中进行剥离和组织，而不是生成新的python文件的一种方法吗？天哪，我做到了，没问题！