Python 从数据帧中的Datetime列获取时隙

我有这样一个数据框：

Datetime            Transaction        Item
3/16/2020 9:58        1                 X
3/17/2020 10:05       2                 Y
3/18/2016 14:48       3                 Z

我需要的是将Datetime列转换为工作日和一小时的时隙？例如：

Weekday              TimeSlot        Transaction        Item
1                      9-10              1              X
2                     10-11             2              Y
3                     14-15             3              Z

我尝试了以下方法，但没有成功：

df['Weekday'] = df['Datetime'].dt.dayofweek
df['Hour'] = df['Datetime'].dt.hour
df.Datetime = pd.to_datetime(df.Datetime)
df['slot'] = df.groupby(df.Datetime.dt.hour//1).ngroup()+1

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有简单的方法吗？我正在使用Python-3。

我不确定工作日在这里做什么。这不就是把时间提取出来，加上一个小时吗

hours = df['Datetime'].dt.hour

df['TimeSlot'] = hours.astype(str) + "-" + hours.add(1).astype(str)

输出：

             Datetime  Transaction Item TimeSlot
0 2016-10-30 09:58:00            1    X     9-10
1 2016-10-30 10:05:00            2    Y    10-11
2 2016-10-30 14:48:00            3    Z    14-15

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在将

Datetime

列转换为真正的时间戳类型后，工作日没有问题：

dt = pd.to_datetime(df['Datetime'])
df['Weekday'] = dt.dt.dayofweek

该时段为

\u小时\u-\u小时+1小时

，除非您即将更改日期，该时段变为

23-0

你可以做：

start_hour = dt.dt.hour
end_hour = pd.Series(np.where(start_hour == 23, 0, start_hour +1),
                     index=start_hour.index)
df['Slot'] = start_hour.astype(str) + '-' + end_hour.astype(str)