从单个列中为日期、月份、年份、小时、分钟、秒创建单独的列答案

【问题标题】：Make separate columns for Date, Month, year, hour , minute , second from a single column从单个列中为日期、月份、年份、小时、分钟、秒创建单独的列
【发布时间】：2018-01-26 17:02:12
【问题描述】：

在我的 pandas 数据框中，我的数据时间列具有以下形状，我如何从列中提取 Y、M、D、H、M、秒。我正在使用它首先将其转换为日期时间格式。

import datetime as dt
df['TIMESTAMP'] = df['YMD-Time'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%Y%-m%-d%-H%-M%-S'))

它们似乎是用制表符分隔的。为日期、月份、年份、小时、分钟、秒创建单独的列

【问题讨论】：

你想要df = df.join(df['YMD-Time'].str.split()) 吗？
附注。为什么要将年份等放在不同的列中，而不是 datetime 对象？
不，我将在最后删除 YDM-Time 列，只保留 Y、M、D、H、MS 的单独列。
@MaartenFabré 我将使用这些作为功能并根据这些特定列进行 EDA
您的strptime 格式错误。我也会使用 (pandas.to_datetime)[pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/… 而不是 datetime.strptime: pd.to_datetime(df['YMD-Time'], format=format='%Y\t%m\t%d\t%H\t%M\t%S')

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

我认为您需要 str.split 用于 DataFrame，获取列和 join 到原始：

df1 = df['YMD-Time'].str.split(expand=True)
df1.columns = ['Y', 'M', 'D', 'H', 'M', 'Secs']
df = df.join(df1)

【讨论】：

我需要另一个帮助来读取数据文件，它是关于 Apriori 算法的实现，我不确定，我应该如何加载相同的数据，它由---->（这个符号）之间的产品关联，我会在编辑中进行更改，请问？
@Shivam - 似乎这是另一个问题，与此解决方案无关。所以更好的是创建新问题。
这里是问题的链接stackoverflow.com/questions/48279902/…
我无法创建，所以编辑了一个问题，你能看一下吗？
@Shivam - 是的，当然。每行中有相同数量的---> 符号吗？