将时间序列列更改为日期答案

【问题标题】：Changing timeseries column into a date将时间序列列更改为日期
【发布时间】：2022-01-17 18:19:03
【问题描述】：

我有一个包含 2 列的时间序列，第一列是 1970 年 1 月 1 日之后的几个小时。在这个列中，一年只有 360 天，12 个月是 30 天。我需要将此列转换为可用日期，以便我可以根据月、年等分析另一列（例如 1997-Jan-1-1 是年-月-日-小时）。

我需要用模数创建一个数组，将小时列的每一行转换为小时日、日月、年等，以便该列改为年、月、日和小时。但我不知道该怎么做。欣赏它可能会令人困惑。对此的任何帮助都会非常有帮助。

Input: 233280.5 (in hours)
Output: 1997-01-01-01 (year-day-month-hour)

【问题讨论】：

请在您的问题中分享示例输入和预期输出。
输入：233280.5（小时）输出：1997-01-01-01（年-日-月-小时），你的意思是这种吗？
从 1970-01-01 添加 360 天的年份的 233280.5 小时应该是 1997-01-01 00:30:25，不是吗？你想四舍五入吗？
是的，抱歉，下一个数据点例如是 233281.5。所以我想四舍五入取半值作为整个小时，在这种情况下，是 1997-01-01-01

标签： python pandas numpy datetime time-series

【解决方案1】：

您可以计算年数并将其添加到参考日期，例如

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.tseries.offsets import DateOffset

refdate = pd.Timestamp('1970-01-01')
df = pd.DataFrame({'360d_year_hours': [233280.5]})

# we calculate the number of years and fractional years as helper Series
y_frac, y = np.modf(df['360d_year_hours'] / (24*360))

# now we can calculate the new date's year:
df['datetime'] = pd.Series(refdate + DateOffset(years=i) for i in y)

# we need the days in the given year to be able to use y_frac
daysinyear = np.where(df['datetime'].dt.is_leap_year, 366, 365)

# ...so we can update the datetime and round to the hour:
df['datetime'] = (df['datetime'] + pd.to_timedelta(y_frac*daysinyear, unit='d')).dt.round('h')

# df['datetime']
# 0   1997-01-01 01:00:00
# Name: datetime, dtype: datetime64[ns]

【讨论】：

谢谢，我明白你在这里做了什么，但我不知道如何将它与我现有的数据框一起使用。如果我将现有数据框转换为日期时间，它会将其转换为这种格式吗？或者我还有什么需要补充的吗？
@Delly98 不确定我是否明白您的问题；您可以只使用代码向现有数据框添加一列，不是吗？它不会修改您在计算之前拥有的数据。
啊，对了，我已经找到你了。所以它只会在我的数据框中添加一个单独的列，日期格式为here。谢谢
@Delly98 是的，pandas datetime 数据类型是您想要使用的所有 time series functionality :)