Python 时间转换和运行时间

我有一个包含列的数据框：

出发时间的['A']（列为整数ex:700或403，即7:00和4:03）

经过时间的['B']（列为整数ex:70或656，即70分钟和656分钟）

到达时间的['C']（列为整数：1810和355，即18:10和03:55）

我需要找到一种方法来开发一个新列['D']，该列具有一个布尔值，如果到达时间在第二天，则返回True；如果到达时间在同一天，则返回False。

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我想访问列A的-2索引，将小时转换为分钟，然后添加剩余的分钟来规范化值，但不确定如何实现这一点，或者是否有更简单的方法来找到这一点。这背后的想法是从一天开始的那一刻起计算总分钟数，如果超过一天的总分钟数，那么我会有我的答案，但不确定这是否有效。

与您概述的方法类似，您可以通过将列

a

中的整数转换为24小时日期时间来完成任务（从

1900-01-01

）开始，将

B

列中的整数分钟数作为时间增量相加，然后检查结果是否仍在当月的第1天。作为一项完整性检查，我确保最后一行返回

True

您可以在不创建新列的情况下组合这些步骤，但我认为这样代码更具可读性

import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt

df = pd.DataFrame({
    'A':[700,403,2359],
    'B':[70,656,2],
    'C':[810,1059,1]
})

# convert to string, add leading zeros, then convert column A to datetime
df['arrival'] = pd.to_datetime(df['A'].astype(str).str.zfill(4), format='%H%M') + pd.to_timedelta(df['B'],'m')

# check if you are on day 1 of the month still
df['D'] = np.where(df.arrival.dt.day > 1, True, False)

输出：

      A    B     C             arrival      D
0   700   70   810 1900-01-01 08:10:00  False
1   403  656  1059 1900-01-01 14:59:00  False
2  2359    2     1 1900-01-02 00:01:00   True

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101

->10:10或1:10？是否到处都使用24小时格式？请向我们提供数据集样本以帮助您@anon01假设24小时无处不在，是的-没有“am”或“pm”"信息。@Cadone不确定如何添加数据集样本，但我会尝试。值得一提的是，它是一个包含35列的.txt文件。为了帮助我计算，这些列a、B和C被更改为int astype，但每列都有相同数量的行，每列大约100万行。我必须创建一个新列，在每行中迭代并返回T后悔超过第二天的时间（A表示出发时间，B表示经过的时间，C表示到达时间），但没有日期信息，只有时间。谢谢你，德里克。我知道我没有提到这个问题，但没有“日期”信息。有必要添加日期时间并完成所有这些吗？另外，您创建了一个字典，其中每个列都有值，但在实际数据集中，我有数百万行，这似乎与大括号{}之间的df['a]：df['a']不起作用。我知道没有日期信息，但datetime默认为1900-01-01，这实际上很有用，因为这样你就可以知道你什么时候到了第二天。另外，我创建的

df

DataFrame纯粹是一个示例。你可以在数据框上通过该点来编辑代码。我不知道这是否是最有效的方法，因为可能会有错误技巧，使它更快，但让我知道，如果它的工作。