Python 在datetime索引中，如何将所有日期更改为特定日期。或起源

我有一个来自日志文件的CVS数据：

UTC_TIME,FOCUS,IRIS,ZOOM,PAN,TILT,ROLL,LONGITUDE,LATITUDE,ALTITUDE,RED_RECORD
23:2:24.1, 10.9, 32.0, 180.0, 16.7, -29.5, -0.0, 151.206135, -33.729484, 1614.3, 0
23:2:24.2, 10.9, 32.0, 180.0, 16.7, -29.5, -0.0, 151.206135, -33.729484, 1614.3, 0
23:2:24.3, 10.9, 32.0, 180.0, 16.7, -29.5, -0.0, 151.206135, -33.729484, 1614.3, 0

这是我目前的代码：

vfx_df = pd.read_csv(data, header=0, low_memory=False)

我必须把“纳秒”分开，因为它们是fps而不是纳秒

vfx_df['UTC_TIME'] = vfx_df['UTC_TIME'].str.split('.', n = 1, expand=True)
vfx_df['UTC_TIME'] = pd.to_datetime(vfx_df['UTC_TIME'], format='%H:%M:%S')
vfx_df.set_index('UTC_TIME', inplace=True, drop=True)
vfx_df = vfx_df.tz_localize('UTC')
vfx_df = vfx_df.tz_convert('Australia/Sydney')

我留下这些结果：1900-01-02 09:32:20+10:05 如何将年、日、月更改为实际拍摄的日期。 还可以考虑拍摄的过程可以超过6小时，所以日志中的UTC时间戳可以在本地时间第二天到达？

我已尝试在导入时设置原点，并且：

 vfx_df['UTC_TIME'] = pd.to_datetime(vfx_df['UTC_TIME'], format='%H:%M:%S' unit='D' origin=(pd.Timestamp('2020-03-03')))

我已经研究了时间增量和偏移量，但我似乎无法得到它。。。 我只是觉得我做错了什么，我只是想看到一个更像蟒蛇的方式来做这件事

---

谢谢

不确定日期来自何处，但如果您试图手动输入，您可以将其字符串格式化为时间戳：

将熊猫作为pd导入
从日期时间导入日期时间
def parseDT（输入_dt，ts）：
out=datetime.strtime（f'{input_dt}{ts}'，'%Y-%m-%d%H:%m:%S.%f'）
返回（输出）
输入_dt='2020-04-20'
vfx_-df['UTC_-DATETIME']=[vfx_-df['UTC_-TIME']中ts的解析数据（输入数据，ts）]

这将产生：

In [34]: vfx_df
Out[34]:
    UTC_TIME  FOCUS  IRIS   ZOOM   PAN  TILT  ROLL   LONGITUDE   LATITUDE  ALTITUDE  RED_RECORD            UTC_DATETIME
0  23:2:24.1   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.100
1  23:2:24.2   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.200
2  23:2:24.3   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.300

In [100]: parse_dt('23:2:24.1', 'EST', 2020, 4, 20)
Out[100]: datetime.datetime(2020, 4, 20, 2, 2, 24, 100000, tzinfo=<StaticTzInfo 'EST'>)

---

编辑：添加时区转换

由于听起来你的日期和时间不同步，你必须将时间调整到你的日期应该在的时区，然后输入日期

使用

pytz

库：

从日期时间导入日期时间
进口皮茨
定义解析日期（输入日期、目标日期、年、月、日）：
ts=datetime.strtime（f'{input_ts}'，'%H:%M:%S.%f'）#默认为UTC
ts_adj=ts.astimezone（pytz.timezone（target_tz））#转换为时区
替换（年=年，月=月，日=日）
返回（输出）

这将产生：

In [34]: vfx_df
Out[34]:
    UTC_TIME  FOCUS  IRIS   ZOOM   PAN  TILT  ROLL   LONGITUDE   LATITUDE  ALTITUDE  RED_RECORD            UTC_DATETIME
0  23:2:24.1   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.100
1  23:2:24.2   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.200
2  23:2:24.3   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.300

In [100]: parse_dt('23:2:24.1', 'EST', 2020, 4, 20)
Out[100]: datetime.datetime(2020, 4, 20, 2, 2, 24, 100000, tzinfo=<StaticTzInfo 'EST'>)

产生

In [108]: parse_dt('23:2:24.1', 6, 2020, 4, 20)
Out[108]: datetime.datetime(2020, 4, 20, 17, 2, 24, 100000)

---

不确定日期来自何处，但如果您试图手动输入，可以将其字符串格式设置为时间戳：

将熊猫作为pd导入
从日期时间导入日期时间
def parseDT（输入_dt，ts）：
out=datetime.strtime（f'{input_dt}{ts}'，'%Y-%m-%d%H:%m:%S.%f'）
返回（输出）
输入_dt='2020-04-20'
vfx_-df['UTC_-DATETIME']=[vfx_-df['UTC_-TIME']中ts的解析数据（输入数据，ts）]

这将产生：

In [34]: vfx_df
Out[34]:
    UTC_TIME  FOCUS  IRIS   ZOOM   PAN  TILT  ROLL   LONGITUDE   LATITUDE  ALTITUDE  RED_RECORD            UTC_DATETIME
0  23:2:24.1   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.100
1  23:2:24.2   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.200
2  23:2:24.3   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.300

In [100]: parse_dt('23:2:24.1', 'EST', 2020, 4, 20)
Out[100]: datetime.datetime(2020, 4, 20, 2, 2, 24, 100000, tzinfo=<StaticTzInfo 'EST'>)

---

编辑：添加时区转换

由于听起来你的日期和时间不同步，你必须将时间调整到你的日期应该在的时区，然后输入日期

使用

pytz

库：

从日期时间导入日期时间
进口皮茨
定义解析日期（输入日期、目标日期、年、月、日）：
ts=datetime.strtime（f'{input_ts}'，'%H:%M:%S.%f'）#默认为UTC
ts_adj=ts.astimezone（pytz.timezone（target_tz））#转换为时区
替换（年=年，月=月，日=日）
返回（输出）

这将产生：

In [34]: vfx_df
Out[34]:
    UTC_TIME  FOCUS  IRIS   ZOOM   PAN  TILT  ROLL   LONGITUDE   LATITUDE  ALTITUDE  RED_RECORD            UTC_DATETIME
0  23:2:24.1   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.100
1  23:2:24.2   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.200
2  23:2:24.3   10.9  32.0  180.0  16.7 -29.5  -0.0  151.206135 -33.729484    1614.3           0 2020-04-20 23:02:24.300

In [100]: parse_dt('23:2:24.1', 'EST', 2020, 4, 20)
Out[100]: datetime.datetime(2020, 4, 20, 2, 2, 24, 100000, tzinfo=<StaticTzInfo 'EST'>)

产生

In [108]: parse_dt('23:2:24.1', 6, 2020, 4, 20)
Out[108]: datetime.datetime(2020, 4, 20, 17, 2, 24, 100000)

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拍摄日期存储在哪里？它只是一个需要手动输入的字符串

UTC\u date\u filmed=“03-03-2020”

拍摄日期存储在哪里？它只是一个需要手动输入的字符串

UTC\u date\u filmed=“03-03-2020”

right ok list理解然后转换为\u datetime，我仍然需要将其放回df右侧？这似乎有效：

vfx\u df['UTC\u TIME']=pd.to\u datetime（dts，格式='%Y-%m-%d%H:%m:%S.%f'）

Yep，刚刚编辑了上面的内容，将其追加回数据帧。也合并为一个循环。很好，但请注意时间是23:2:24……等几百次之后，他们切换到0:0:00——第二天是UTC时间，使得午夜后的每一次都是错误的一天。。这就是为什么我要把重点放在导入上的“origin”导入标记上。有没有办法像“原点”一样设置。还是我必须手动处理条件语句。。。。。？？谢谢。听起来你需要从UTC转换到其他时区。您可以使用中的

pytz

库设置datetime上的时区，或者将时区偏移量设置为字符串格式，或者使用

timedelta

进行偏移，并添加/减去将时间转换为所需时区所需的小时数。更新postright ok列表理解，然后转换为_datetime，我仍然需要将其放回df中，对吗？这似乎有效：

vfx\u df['UTC\u TIME']=pd.to\u datetime（dts，格式='%Y-%m-%d%H:%m:%S.%f'）

Yep，刚刚编辑了上面的内容，将其追加回数据帧。也合并为一个循环。很好，但请注意时间是23:2:24……等几百次之后，他们切换到0:0:00——第二天是UTC时间，使得午夜后的每一次都是错误的一天。。这就是为什么我要把重点放在导入上的“origin”导入标记上。有没有办法像“原点”一样设置。还是我必须手动处理条件语句。。。。。？？谢谢。听起来你需要从UTC转换到其他时区。您可以使用中的

pytz

库设置datetime上的时区，或者将时区偏移量设置为字符串格式，或者使用

timedelta

进行偏移，并添加/减去将时间转换为所需时区所需的小时数。更新帖子