在 Pandas Jupyter 中将年、月、日和小时格式化为日期时间对象答案

【问题标题】：Formatting Year, Month, Day, and Hour into datetime object in Pandas Jupyter在 Pandas Jupyter 中将年、月、日和小时格式化为日期时间对象
【发布时间】：2023-04-04 14:58:01
【问题描述】：

我有一个 TMY 数据集，其中包含年、月、日和小时的唯一列。我创建了一个带有年、月和日的日期时间对象；但是，我需要将小时添加到对象中，以便正确排序数据集。

我从这里开始：

编码如下：

# convert year, month, day integers to datetime objects
df_datetime = pd.to_datetime(df[['Year', 'Month', 'Day']])

# drop the original datetime components plus the 'SiteId' columns
df_mod = df.drop(['Year', 'Month', 'Day', 'SiteId'], axis=1)

# concat two dataframes
df = pd.concat([df_datetime, df_mod], axis=1)

到这里...

任何帮助将不胜感激。谢谢。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas jupyter-notebook

【解决方案1】：

假设列小时表示 24h 系统中的整数小时，那么下面的行应该可以解决问题：

df['date'] = pd.to_datetime(df[['Year', 'Month', 'Day', 'Hour']], format = '%Y/%M/%D %H')

【讨论】：

谢谢@Crocs。这很有帮助，解决了我的问题。