Python-将CSV列四舍五入至最接近30分钟

我的CSV数据如下所示：

列：

from datetime import datetime, timedelta

def ceil_dt(month, day, hourWithMinutes, delta):
   hour,minutes = hourWithMinutes.split(':')
   int(month)
   int(day)
   int(hour)
   int(minutes)

   dt = datetime.datetime(month=month, day=day, hour=hour, minute=minutes)
   return dt + (datetime.min - dt) % delta

• 碰撞月（如“1”）
• 碰撞日（如“1”）
• 时间TR（例如“8:40”）

希望的结果：

from datetime import datetime, timedelta

def ceil_dt(month, day, hourWithMinutes, delta):
   hour,minutes = hourWithMinutes.split(':')
   int(month)
   int(day)
   int(hour)
   int(minutes)

   dt = datetime.datetime(month=month, day=day, hour=hour, minute=minutes)
   return dt + (datetime.min - dt) % delta

一个名为“CRASH_DATETIME”的新列，其中包含一个基于相应日期的

DATETIME

Python对象。年份不重要，主要目标是按月、日和小时（分钟）追踪车祸，精确到30分钟

尝试了以下操作，但失败：

from datetime import datetime, timedelta

def ceil_dt(month, day, hourWithMinutes, delta):
   hour,minutes = hourWithMinutes.split(':')
   int(month)
   int(day)
   int(hour)
   int(minutes)

   dt = datetime.datetime(month=month, day=day, hour=hour, minute=minutes)
   return dt + (datetime.min - dt) % delta

及

dataInitial['TIME']=dataInitial.apply（lambda行：ceil_dt（行['CRASH_MONTH']、行['CRASH_DAY']、行['TIMESTR']、'30'））

但失败（使用Jupyter笔记本）：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
pandas/_libs/index.pyx在pandas中。_libs.index.IndexEngine.get_loc（pandas/_libs/index.c:5126）（）
pandas/_libs/hashtable\u class\u helper.pxi在pandas中。_libs.hashtable.Int64HashTable.get\u项（pandas/_libs/hashtable.c:14010）（）
TypeError：需要一个整数
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
KeyError回溯（最近一次呼叫最后一次）
在（）
---->1 dataInitial['TIME']=dataInitial.apply（lambda行：ceil_dt（行['CRASH_-MONTH']、行['CRASH_-DAY']、行['TIMESTR']、'30'））
应用中的~/anaconda2/envs/tfdeeplearning/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py（self、func、axis、broadcast、raw、reduce、args、**kwds）
轴线4260楼，
4261减少=减少，
->4262忽略故障=忽略故障）
4263其他：
4264返回自应用广播（f轴）
~/anaconda2/envs/tfdeeplearning/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/frame.py在应用标准中（self、func、axis、忽略故障、reduce）
4356请尝试：
4357用于枚举中的i、v（系列）：
->4358结果[i]=func（v）
4359键。追加（v.name）
4360例外情况除外，如e：
在行
---->1 dataInitial['TIME']=dataInitial.apply（lambda行：ceil_dt（行['CRASH_-MONTH']、行['CRASH_-DAY']、行['TIMESTR']、'30'））
~/anaconda2/envs/tfdeeplearning/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/series.py in\uuuuuu getitem\uuuuu（self，key）
599 key=com.\u如果可调用（key，self），则应用
600次尝试：
-->601结果=self.index.get_值（self，key）
602
603如果不是标量（结果）：
获取值（self、series、key）中的~/anaconda2/envs/tfdeeplearning/lib/python3.5/site-packages/pandas/core/index/base.py
2475尝试：
2476返回自引擎。获取值（s，k，
->2477 tz=getattr（series.dtype，“tz”，无））
2478除键错误为e1外：
2479如果len（self）>0且self.u输入['integer'，'boolean']：
pandas/_libs/index.pyx在pandas中。_libs.index.IndexEngine.get_值（pandas/_libs/index.c:4404）（）
pandas/_libs/index.pyx在pandas中。_libs.index.IndexEngine.get_值（pandas/_libs/index.c:4087）（）
pandas/_libs/index.pyx在pandas中。_libs.index.IndexEngine.get_loc（pandas/_libs/index.c:5210）（）
KeyError:（“崩溃月份”，“发生在索引崩溃日期”）

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有什么想法吗？

您的函数在转换（未存储在变量中）、缺少年份和时间增量方面存在一些小问题。此版本的函数正常工作：

from datetime import datetime, timedelta

def ceil_dt(month, day, hourWithMinutes, delta):
    hour,minutes = hourWithMinutes.split(':')
    month = int(month)
    day = int(day)
    hour = int(hour)
    minutes = int(minutes)

    dt = datetime(year = 2019, month=month, day=day, hour=int(hour), minute=int(minutes))

    return dt + (datetime.min - dt) % timedelta(minutes=int(delta))

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你在这里设置轴参数了吗？这里的轴应该是1，是的，同样的错误。明天将重新测试！谢谢谢谢你，丹尼尔。明天我会尽快回复你的！