将时间序列数据拆分为一行中的时间间隔（PythonicWay）-每小时

我有一个包含时间列的分钟数据。我想用日期-时间格式创建一个新的列，该列只有

hours

，例如

format='%Y-%m-%d%H:%m:%S'

。我知道在R里，我们可以用

value$hour<- cut(as.POSIXct(paste(value$time),
                          format="%Y-%m-%d %H:%M:%S"), breaks="hour")

我还知道有很多线程讨论了

dt.date

，

dt.hour

等。我可以用python这样做：

value['date'] = value['time'].dt.date
value['hour'] = value['time'].dt.hour

我能用python做什么类似于上面一行中提到的R的事情吗？ 如有任何想法，将不胜感激。提前谢谢

您需要：

如果需要转换为

datetime

列

time

添加：

---

谢谢你，因为你有

df['time'].dt.floor（'H'）

完成了这个技巧，因为我已经将

df['time']

转换为

pd.to\u datetime

。但是，我的新列

hour

仅显示日期和缺少的

00:00:00

部分。想知道为什么吗？是的，在熊猫中，如果所有值都是

00:00:00

，则不会显示。但是如果通过

print（df.loc[0，'time']）检查值

它也会返回丢失的零。完美，你的意思是

print（df.loc[0，'hour']）

对吗？这很好用，太棒了，谢谢你！我必须把旗子放在它改变的地方，我怎么做？

value['date'] = value['time'].dt.date
value['hour'] = value['time'].dt.hour

df['hour'] = df['time'].dt.floor('H')
print (df)
                 time                hour
0 2017-02-10 00:00:00 2017-02-10 00:00:00
1 2017-02-10 00:01:00 2017-02-10 00:00:00
2 2017-02-10 00:02:00 2017-02-10 00:00:00
3 2017-02-10 00:03:00 2017-02-10 00:00:00
4 2017-12-01 10:05:00 2017-12-01 10:00:00
5 2017-12-01 10:06:00 2017-12-01 10:00:00

df['hour'] = pd.to_datetime(df['time']).dt.floor('H')
print (df)
                  time                hour
0  2017-02-10 00:00:00 2017-02-10 00:00:00
1  2017-02-10 00:01:00 2017-02-10 00:00:00
2  2017-02-10 00:02:00 2017-02-10 00:00:00
3  2017-02-10 00:03:00 2017-02-10 00:00:00
4   2017-12-1 10:05:00 2017-12-01 10:00:00
5   2017-12-1 10:06:00 2017-12-01 10:00:00