Python 将datetime列拆分为单独的日期和时间列

我试图从时间戳中提取日期和时间：

DateTime   
31/12/2015 22:45

将是：

   Date   |  Time   |
31/12/2015|  22:45  |

但是，当我使用：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['DateTime']).dt.date

我得到：

2015-12-31

同样，随着时间的推移，我得到：

df['Time'] = pd.to_datetime(df['DateTime']).dt.time

给予

23:45:00

但是如果我尝试格式化它，我会得到一个错误：

df['Date'] = pd.to_datetime(f['DateTime'], format='%d/%m/%Y').dt.date

ValueError: unconverted data remains:  00:00

---

选项1
由于您实际上不需要对日期本身进行操作，只需在空格上拆分您的列：

df = df.DateTime.str.split(expand=True)   
df.columns = ['Date', 'Time']

---

选项2
或者，只需完全删除格式说明符：

v = pd.to_datetime(df['DateTime'], errors='coerce')

df['Time'] = v.dt.time
df['Date'] = v.dt.floor('D')

试试strftime

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])
df['Date'] = df['DateTime'].dt.strftime('%d/%m/%Y')
df['Time'] = df['DateTime'].dt.strftime('%H:%M')


    DateTime            Date        Time
0   2015-12-31 22:45:00 31/12/2015  22:45

---

如果您的

DateTime

列已经是DateTime类型，则不需要调用

pd.to\u DateTime

您是在寻找字符串（

“12:34”

）还是时间戳（下午

12:34

的概念）？如果你在寻找前者，这里有一些答案可以说明这一点。如果要查找后者，可以使用

.dt.time

和

.dt.date

访问器

>>> pd.__version__
u'0.20.2'
>>> df = pd.DataFrame({'DateTime':pd.date_range(start='2018-01-01', end='2018-01-10')})
>>> df['date'] = df.DateTime.dt.date
>>> df['time'] = df.DateTime.dt.time
>>> df
    DateTime        date      time
0 2018-01-01  2018-01-01  00:00:00
1 2018-01-02  2018-01-02  00:00:00
2 2018-01-03  2018-01-03  00:00:00
3 2018-01-04  2018-01-04  00:00:00
4 2018-01-05  2018-01-05  00:00:00
5 2018-01-06  2018-01-06  00:00:00
6 2018-01-07  2018-01-07  00:00:00
7 2018-01-08  2018-01-08  00:00:00
8 2018-01-09  2018-01-09  00:00:00
9 2018-01-10  2018-01-10  00:00:00

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])
df['Date'] = df['DateTime'].dt.strftime('%d/%m/%Y')
df['Time'] = df['DateTime'].dt.strftime('%H:%M')


    DateTime            Date        Time
0   2015-12-31 22:45:00 31/12/2015  22:45

>>> pd.__version__
u'0.20.2'
>>> df = pd.DataFrame({'DateTime':pd.date_range(start='2018-01-01', end='2018-01-10')})
>>> df['date'] = df.DateTime.dt.date
>>> df['time'] = df.DateTime.dt.time
>>> df
    DateTime        date      time
0 2018-01-01  2018-01-01  00:00:00
1 2018-01-02  2018-01-02  00:00:00
2 2018-01-03  2018-01-03  00:00:00
3 2018-01-04  2018-01-04  00:00:00
4 2018-01-05  2018-01-05  00:00:00
5 2018-01-06  2018-01-06  00:00:00
6 2018-01-07  2018-01-07  00:00:00
7 2018-01-08  2018-01-08  00:00:00
8 2018-01-09  2018-01-09  00:00:00
9 2018-01-10  2018-01-10  00:00:00