Python 如何在pandas中将列转换为一个datetime列？
我有一个数据框，其中前3列是“月”、“日”、“年” 每列中都有一个整数。 当数据帧中存在时，是否有一种Pythonic方法将所有三列转换为日期时间 发件人： 进入： 在0.13中（很快就会出现），这是高度优化的，速度非常快（但在0.12中仍然非常快）；这两个数量级都比循环快Python 如何在pandas中将列转换为一个datetime列？,python,pandas,datetime,Python,Pandas,Datetime,我有一个数据框，其中前3列是“月”、“日”、“年” 每列中都有一个整数。 当数据帧中存在时，是否有一种Pythonic方法将所有三列转换为日期时间 发件人： 进入： 在0.13中（很快就会出现），这是高度优化的，速度非常快（但在0.12中仍然非常快）；这两个数量级都比循环快 In [3]: df Out[3]: M D Y Apples Oranges 0 5 6 1990 12 3 1 5 7 1990 14 4
In [3]: df
Out[3]:
M D Y Apples Oranges
0 5 6 1990 12 3
1 5 7 1990 14 4
2 5 8 1990 15 34
3 5 9 1990 23 21
In [4]: df.dtypes
Out[4]:
M int64
D int64
Y int64
Apples int64
Oranges int64
dtype: object
# in 0.12, use this
In [5]: pd.to_datetime((df.Y*10000+df.M*100+df.D).apply(str),format='%Y%m%d')
# in 0.13 the above or this will work
In [5]: pd.to_datetime(df.Y*10000+df.M*100+df.D,format='%Y%m%d')
Out[5]:
0 1990-05-06 00:00:00
1 1990-05-07 00:00:00
2 1990-05-08 00:00:00
3 1990-05-09 00:00:00
dtype: datetime64[ns]
我重新处理了这个问题，我想我找到了解决办法。我以以下方式初始化了csv文件：
pandas_object = DataFrame(read_csv('/Path/to/csv/file', parse_dates=True, index_col = [2,0,1] ))
index_col = [2,0,1]
现在唯一的问题是，现在我有三个新的索引列，一个表示年，一个表示月，另一个表示日 这里有一个使用的替代方案。对于较小的数据帧，它似乎要快一点，对于较大的数据帧，它要快得多：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'M':[1,2,3,4], 'D':[6,7,8,9], 'Y':[1990,1991,1992,1993]})
# D M Y
# 0 6 1 1990
# 1 7 2 1991
# 2 8 3 1992
# 3 9 4 1993
y = np.array(df['Y']-1970, dtype='<M8[Y]')
m = np.array(df['M']-1, dtype='<m8[M]')
d = np.array(df['D']-1, dtype='<m8[D]')
dates2 = pd.Series(y+m+d)
# 0 1990-01-06
# 1 1991-02-07
# 2 1992-03-08
# 3 1993-04-09
# dtype: datetime64[ns]
将numpy导入为np
作为pd进口熊猫
数据帧（{'M'：[1,2,3,4]，'D'：[6,7,8,9]，'Y'：[1990199119921993]}）
#D M Y
# 0 6 1 1990
# 1 7 2 1991
# 2 8 3 1992
# 3 9 4 1993
y=np.array（df['y']-1970，dtype='将数据帧转换为字符串以便于字符串连接：
df=df.astype(str)
然后转换为日期时间，指定格式：
df.index=pd.to_datetime(df.Y+df.M+df.D,format="%Y%m%d")
它将替换索引，而不是创建新列。让我们假设您有一个字典foo
，每列日期都是并行的。如果是这样，下面是您的一行：
>>> from datetime import datetime
>>> foo = {"M": [1,2,3], "D":[30,30,21], "Y":[1980,1981,1982]}
>>>
>>> df = pd.DataFrame({"Datetime": [datetime(y,m,d) for y,m,d in zip(foo["Y"],foo["M"],foo["D"])]})
真正的勇气在于这一点：
>>> [datetime(y,m,d) for y,m,d in zip(foo["Y"],foo["M"],foo["D"])]
[datetime.datetime(1980, 1, 30, 0, 0), datetime.datetime(1981, 2, 28, 0, 0), datetime.datetime(1982, 3, 21, 0, 0)]
这就是zip
的目的。它将并行列表转换为元组。然后通过列表理解将元组解包（y、m、d的，在位），然后输入到日期时间
对象构造函数中
pandas
似乎对datetime对象很满意。在0.18.1版中，您可以使用，但是：
- 列的名称必须是
年
，月
，日
，小时
，分钟
和秒
：
- 最小列为
年
、月
和日
样本：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
'month': [2, 3],
'day': [4, 5],
'hour': [2, 3],
'minute': [10, 30],
'second': [21,25]})
print df
day hour minute month second year
0 4 2 10 2 21 2015
1 5 3 30 3 25 2016
print pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])
0 2015-02-04
1 2016-03-05
dtype: datetime64[ns]
print pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day', 'hour']])
0 2015-02-04 02:00:00
1 2016-03-05 03:00:00
dtype: datetime64[ns]
print pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute']])
0 2015-02-04 02:10:00
1 2016-03-05 03:30:00
dtype: datetime64[ns]
print pd.to_datetime(df)
0 2015-02-04 02:10:21
1 2016-03-05 03:30:25
dtype: datetime64[ns]
另一种解决方案是转换为字典
：
print df
M D Y Apples Oranges
0 5 6 1990 12 3
1 5 7 1990 14 4
2 5 8 1990 15 34
3 5 9 1990 23 21
print pd.to_datetime(dict(year=df.Y, month=df.M, day=df.D))
0 1990-05-06
1 1990-05-07
2 1990-05-08
3 1990-05-09
dtype: datetime64[ns]
更好的方法如下：
import pandas as pd
import datetime
dataset = pd.read_csv('dataset.csv')
date=dataset.apply(lambda x: datetime.date(int(x['Yr']), x['Mo'], x['Dy']),axis=1)
date = pd.to_datetime(date)
dataset = dataset.drop(columns=['Yr', 'Mo', 'Dy'])
dataset.insert(0, 'Date', date)
dataset.head()
谢谢，它成功了，你能解释一下*10000和*100的用途吗？没关系，目的是将2011,5,3转换成易于阅读的20110503。谢谢！！是的-这实际上是最快的方法，因为它们是矢量化的数字运算，转换为日期时间不会通过字符串进行往返有兴趣看看你是否能从pd.to_datetime（dict（year=df.Y，month=df.M，day=df.D））
@holdenweb：根据%timeit
，它们大致相同-数字版本可能比我使用的数据集快5-10%。我将使用dict版本，因为它更可读。尝试解析日期=[[2,0,1]]
（请注意双括号。请看一下read_csv
上的doctstring作为一个例子。我认为这或至少这一功能对熊猫来说是一个很好的增强。我们应该只找到一个API。是的，必须做*10000
或-1970
之类的事情是愚蠢的。我们肯定能够结合标准时间类型更简单。（如果有更好的方法，但我们都不知道，那么至少有一个文档错误。）请在代码中添加一些描述或注释。甚至（稍微）比建议的更快，因为我们甚至放弃了最小算术，谢谢jezrael！撇开性能讨论不谈，我发现转换到dict
是最容易的。
>>> [datetime(y,m,d) for y,m,d in zip(foo["Y"],foo["M"],foo["D"])]
[datetime.datetime(1980, 1, 30, 0, 0), datetime.datetime(1981, 2, 28, 0, 0), datetime.datetime(1982, 3, 21, 0, 0)]
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
'month': [2, 3],
'day': [4, 5],
'hour': [2, 3],
'minute': [10, 30],
'second': [21,25]})
print df
day hour minute month second year
0 4 2 10 2 21 2015
1 5 3 30 3 25 2016
print pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']])
0 2015-02-04
1 2016-03-05
dtype: datetime64[ns]
print pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day', 'hour']])
0 2015-02-04 02:00:00
1 2016-03-05 03:00:00
dtype: datetime64[ns]
print pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute']])
0 2015-02-04 02:10:00
1 2016-03-05 03:30:00
dtype: datetime64[ns]
print pd.to_datetime(df)
0 2015-02-04 02:10:21
1 2016-03-05 03:30:25
dtype: datetime64[ns]
print df
M D Y Apples Oranges
0 5 6 1990 12 3
1 5 7 1990 14 4
2 5 8 1990 15 34
3 5 9 1990 23 21
print pd.to_datetime(dict(year=df.Y, month=df.M, day=df.D))
0 1990-05-06
1 1990-05-07
2 1990-05-08
3 1990-05-09
dtype: datetime64[ns]
[pd.to_datetime(str(a)+str(b)+str(c),
format='%m%d%Y'
) for a,b,c in zip(df.M, df.D, df.Y)]
import pandas as pd
import datetime
dataset = pd.read_csv('dataset.csv')
date=dataset.apply(lambda x: datetime.date(int(x['Yr']), x['Mo'], x['Dy']),axis=1)
date = pd.to_datetime(date)
dataset = dataset.drop(columns=['Yr', 'Mo', 'Dy'])
dataset.insert(0, 'Date', date)
dataset.head()