Python 在列中分隔数字和日期

我在pandas中有一列，包含100行，如下所示：

timeseries

2000-05-01 10:00:00+00:00   0.9 

这只是索引，我想用数字分隔datetime，有两列，如：

time                                        number

2000-05-01 10:00:00+00:00                    0.9    

我试过：

df['start'] = mydata.str.split(' ').str.get(0)
df['end'] =   mydata.str.split(' ').str.get(1)    

但答案是：

                         timeseries     start  end
2017-05-01 10:00:00+00:00   0.9          0.9    NaN

---

如何将索引分隔为日期列和数字列？

如果序列包含字符串：

ser = pd.Series(['2000-05-01 10:00:00+00:00   0.9 ', '2000-05-01 10:00:00+00:00   1.2 ']) # some example data

那你就可以了

ser_split = ser.str.split().str
df['time'] = ser_split[0] + ' ' + ser_split[1]
df['number'] = ser_split[-1]

给

                        time number
0  2000-05-01 10:00:00+00:00    0.9
1  2000-05-01 10:00:00+00:00    1.2

---

在您发布的示例中，时间和数字部分之间有三个空格。那么,

df[['timeseries', 'number']] = df.timeseries.str.extract('(.*)\s{3}(.*)')

如果你知道时间和数字之间有两个或两个以上的空格

df[['timeseries', 'number']] = df.timeseries.str.extract('(.*)\s\s+(.*)')

对于更一般的情况

df['number'] = df.timeseries.str.split('\s+').str[-1]
df['timeseries'] = df.timeseries.str.split('\s+').str[:-1].apply(' '.join)

无论你遇到什么情况

    timeseries                  number
0   2000-05-01 10:00:00+00:00   0.9

---

df.timeseries.str.rsplit（“”，1，True）

？时间和数字部分之间有多少空格？它们被一些空格隔开，我不知道确切的数字是多少。我的数据是浮动的，我在实现代码之前尝试了df.apply（str），但没有成功！！！我不确定我是否理解你的评论。我假设您的

timeseries

是一个字符串。分割列并创建数据帧

df

后，这两列都是字符串。现在，您可以使用

pd.to_datetime（df.time）

将

time

转换为datetime格式，使用

df['number']将
number
转换为float格式。astype（float）