使用 pandas.to_datetime 转换时可以设置日期吗？答案

【问题标题】：Is possible to set a date when converting with pandas.to_datetime?使用 pandas.to_datetime 转换时可以设置日期吗？
【发布时间】：2018-08-15 02:27:12
【问题描述】：

我有一个如下所示的数组：

array([(b'03:35:05.397191'),
    (b'03:35:06.184700'),
    (b'03:35:08.642503'), ...,
    (b'05:47:15.285806'),
    (b'05:47:20.189460'),
    (b'05:47:30.598514')],
    dtype=[('Date', 'S15')])

我想使用to_datetime 将其转换为数据框。我可以这样做：

df = pd.DataFrame( array )
df['Date'] = pd.to_datetime( df['Date'].str.decode("utf-8") )

>>> df.Date
0      2018-03-07 03:35:05.397191
1      2018-03-07 03:35:06.184700
2      2018-03-07 03:35:08.642503
3      2018-03-07 03:35:09.155030
4      2018-03-07 03:35:09.300029
5      2018-03-07 03:35:09.303031

问题是它会自动将日期设置为今天。是否可以将日期设置为不同的日期，例如 2015-01-25？

【问题讨论】：

标签： python pandas hdf5

【解决方案1】：

嗯，好像可以了 :-)

pd.to_datetime(df['Date'].str.decode("utf-8"))-(pd.to_datetime('today')-pd.to_datetime('2015-01-25'))
Out[376]: 
0   2015-01-25 03:35:05.397191
1   2015-01-25 03:35:06.184700
2   2015-01-25 03:35:08.642503
3   2015-01-25 05:47:15.285806
4   2015-01-25 05:47:20.189460
5   2015-01-25 05:47:30.598514
Name: Date, dtype: datetime64[ns]

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

df['Date'] = pd.to_datetime( df['Date'].str.decode("utf-8") ).apply(lambda x: x.replace(year=2015, month=1, day=25))

结合@Wen 的正确解决方案:)

【讨论】：

很好用。供进一步参考pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…
@Connor John 谢谢你的回答。但是当我尝试它时，我得到了这个错误：TypeError: replace() got an unexpected keyword argument 'year'
你是在复制整行代码吗？ datetime.replace() 将年份作为参数。我猜它被应用于一个字符串
@maynull pd.to_datetime(df['Date'].str.decode("utf-8")).apply(lambda x : x.replace(year=2015, month=1, day=25))，你需要在这里申请
@Wen 这就是我所缺少的。谢谢！这就是你需要的

【解决方案3】：

不要使用pd.to_datetime，而是使用pd.to_timedelta并添加日期。

pd.to_timedelta(df.Date.str.decode("utf-8")) + pd.to_datetime('2017-03-15')

0   2017-03-15 03:35:05.397191
1   2017-03-15 03:35:06.184700
2   2017-03-15 03:35:08.642503
3   2017-03-15 05:47:15.285806
4   2017-03-15 05:47:20.189460
5   2017-03-15 05:47:30.598514
Name: Date, dtype: datetime64[ns]

【讨论】：

谢谢。我不知道有to_timedelta 方法。多亏了你，我今天学到了一些有用的东西！

【解决方案4】：

您可以创建一个包含完整日期时间的字符串并进行解析，例如：

df = pd.DataFrame( array )
df['Date'] = pd.to_datetime( '20150125 ' + df['Date'].str.decode("utf-8") )

【讨论】：