如何在 Python 中将日期和经过时间合并到一个日期时间列中答案

【问题标题】：How to combine date and elapsed time into one datetime column in Python如何在 Python 中将日期和经过时间合并到一个日期时间列中
【发布时间】：2015-10-17 05:52:09
【问题描述】：

我正在尝试将日期列和总经过时间列合并到一个日期时间列中。

我有一个如下所示的 pandas 数据框：

calendarid       actualdeparturetime   actualtriptime                       
2014-01-01       360.066667            26.716667
2014-01-01       384.050000            19.516667
2014-01-01       406.733333            21.900000
2014-01-01       424.850000            17.550000
2014-01-01       444.666667            23.100000

实际出发时间栏是每天经过的总分钟数。我想将数据框转换为如下所示：

actualdeparturetime   actualtriptime                       
2014-01-01 06:00:04   26.716667
2014-01-01 06:24:03   19.516667
2014-01-01 06:46:44   21.900000
2014-01-01 07:04:51   17.550000
2014-01-01 07:24:40   23.100000

我尝试了几种技术，包括 timedelta 和使用 csv 数据解析器，但我仍在学习，似乎无法靠我自己解决这个问题。有人可以帮忙吗？

我的最终目标是将数据汇总为每天 30 分钟的间隔，然后取每个间隔的实际行程时间的平均值。我假设转换为 datetimeindex 我可以在这些假设下重新采样数据。但是，如果有更好的方法来做到这一点，请告诉我。

【问题讨论】：

标签： python datetime pandas timedelta

【解决方案1】：

使用astype("timedelta64[m]")

In [608]: df['calendarid'] + df['actualdeparturetime'].astype("timedelta64[m]")
Out[608]:
0   2014-01-01 06:00:00
1   2014-01-01 06:24:00
2   2014-01-01 06:46:00
3   2014-01-01 07:04:00
4   2014-01-01 07:24:00
dtype: datetime64[ns]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用简单的加法和pandas.to_datetime() 将calenderid 列转换为日期时间，并使用pandas.to_timedelta() 将actualdeparturetime 列转换为timedelta（与unit='m' 参数一起使用以分钟为单位）。示例 -

df['actualdeparturetime'] = pd.to_datetime(df['calendarid']) + pd.to_timedelta(df['actualdeparturetime'],unit='m')

演示 -

In [37]: df
Out[37]:
   calendarid  actualdeparturetime  actualtriptime
0  2014-01-01           360.066667       26.716667
1  2014-01-01           384.050000       19.516667
2  2014-01-01           406.733333       21.900000
3  2014-01-01           424.850000       17.550000
4  2014-01-01           444.666667       23.100000

In [38]: df['actualdeparturetime'] = pd.to_datetime(df['calendarid']) + pd.to_timedelta(df['actualdeparturetime'],unit='m')

In [39]: df
Out[39]:
   calendarid        actualdeparturetime  actualtriptime
0  2014-01-01 2014-01-01 06:00:04.000020       26.716667
1  2014-01-01 2014-01-01 06:24:03.000000       19.516667
2  2014-01-01 2014-01-01 06:46:43.999980       21.900000
3  2014-01-01 2014-01-01 07:04:51.000000       17.550000
4  2014-01-01 2014-01-01 07:24:40.000020       23.100000

【讨论】：

谢谢！我一直在努力结合 datetime 和 timedelta 值。这样就搞定了。
很高兴能为您提供帮助！ :-) 。另外，如果答案有帮助，我想请您通过单击答案左侧的勾号来接受任何答案（您认为最好/最有帮助的答案），这将对社区有所帮助