将多个 DateTime 列合并为一个列（Python）答案

【问题标题】：Joining multiple DateTime columns into one Columns (Python)将多个 DateTime 列合并为一个列（Python）
【发布时间】：2021-07-09 05:33:32
【问题描述】：

我试图将我所有的日期时间信息收集到一个列中。现在我在 6 个月的跨度内的每个时期都有一个列，但是为了进行时间序列分析，我试图将所有日期时间收集到一个列中。

这就是我累的地方：

 df['Dates'] = df["1 Month Date"]+ df["2 Month Date"]+ df["3 Month Date"] + df["4 Month Date"] + df["5 Month Date"] +df["6 Month Date"]

错误信息：

  TypeError: cannot add DatetimeArray and DatetimeArray

二审：

Dates = df["1 Month Date","2 Month Date","3 Month Date","4 Month Date","5 Month Date","6 Month Date"]

错误信息：

KeyError: ('1 Month Date', '2 Month Date', '3 Month Date', '4 Month Date', '5 Month Date', '6 Month Date')

额外信息：这是我使用 panda 导入的 excel 表，当我执行 df.info()) 时，我的 1 Month date 2 Month date ect .. 是 datetime64[ns]

样本数据：

   1 Month Date  1 Month Room Booked 2 Month Date  2 Month Room Booked  \
0    2020-09-01                  339   2020-10-01                  346   
1    2020-09-01                    2   2020-10-01                    4   
2    2020-09-01                    4   2020-10-01                    4   
3    2020-09-01                    0   2020-10-01                    0   
4    2020-09-01                    0   2020-10-01                    0   
5    2020-09-01                    1   2020-10-01                    1   
6    2020-09-01                    2   2020-10-01                    2   
7    2020-09-01                   50   2020-10-01                   58   
8    2020-09-01                   12   2020-10-01                   12   
9    2020-09-01                    9   2020-10-01                    9   
10   2020-09-01                    6   2020-10-01                    6   
11   2021-03-01                  112   2021-04-01                  112   
12   2021-03-01                    0   2021-04-01                    0   
13   2021-02-01                   36   2021-03-01                   36   
14   2021-02-01                   18   2021-03-01                   18   
15   2021-02-01                   20   2021-03-01                   20   
16   2021-02-01                   12   2021-03-01                   12   
17   2021-02-01                    0   2021-03-01                    0

【问题讨论】：

print (df.info()) 是什么？你也使用最后一个熊猫版本吗？
嘿，感谢您的评论，df.info 告诉您您拥有什么类型的数据，所以我的数据是 datetime64[ns]，我认为是这样，它如何影响我正在尝试做的事情？如何检查？
预期输出应该是 2 列？
没有 6 列，例如 1 Month Date ， 2 Month date until 6 ，我试图将所有这 6 个月的日期收集到所有日期的 1 列中

标签： python pandas datetime typeerror keyerror

【解决方案1】：

IIUC 使用：

Dates = df[["1 Month Date","2 Month Date","3 Month Date","4 Month Date","5 Month Date","6 Month Date"]].apply(pd.Series.explode).sum(axis=1)

【讨论】：

但是当我做 print(df.Dates) 它说： AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'Dates'
@XIUJY1111 - 您可以创建小数据样本来查看数据的外观吗？例如3 行 3 列。
当我打印（日期）时，它向我显示了这个（如下）我不能用于我的时间序列分析 0 0.0 1 0.0 2 0.0 3 0.0 4 0.0 5 0.0 6 0.0 7 0.0 8 0.0 9 0.0 10 0.0 11 0.0 12 0.0 13 0.0 14 0.0 15 0.0 16 0.0 17 0.0 18 0.0 19 0.0 20 0.0 21 0.0 22 0.0 23 0.0 24 0.0 告诉我你的想法
@XIUJY1111 - 老实说，如果错误TypeError: cannot add DatetimeArray and DatetimeArray 似乎是一些列表数据，但我需要具有相同错误的小数据样本。是否可以创建它并添加到问题中？
嘿，我添加了一些数据示例