更改 pandas DataFrame 中日期时间列中的日期答案

【问题标题】：Changing the date in a datetime column in pandas DataFrame更改 pandas DataFrame 中日期时间列中的日期
【发布时间】：2017-11-04 02:29:59
【问题描述】：

我将时间序列 csv 文件导入到 pandas DataFrame，但是文件中的时间有一个怪癖。午夜设置为 '24:00:00'，而不是 '00:00:00'（这是 python 日期时间喜欢的方式）。

为了在 pandas 中创建一个日期时间列，我做了以下操作（“日期”和“时间”都是字符串）：

df['Date and Time'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])

但是，datetime 要求时间的小时数介于 0 到 23 之间。我可以将 '24:00:00' 替换为 '00:00:00' 为：

df['Time'].replace('24:00:00', '00:00:00', inplace = True)

但这实际上是那天的早晨，而不是晚上。理想情况下，我会在日期上加一天，除非我不知道该怎么做。我想说“在哪里 '时间' == '00:00:00' 在日期上加一天”。我尝试过这样的事情：

df['Date and Time'][df['Time'] == '00:00:00'] = df['Date and Time'[df['Time'] == '00:00:00'] + timedelta(days = 1)

但这不起作用（而且看起来很可怕）。

有什么想法可以让它发挥作用吗？

谢谢！

【问题讨论】：

也许检查this 发布
似乎我必须在循环中执行此操作，然后再将其放入 pandas 列。当然可行，只是似乎还有另一种更简单的方法。
你可以将它作为一个函数应用，只应用于 >= 24 的值。应该不会是低效的

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

来自this answer：

import email.utils as eutils
import time
import datetime
def fix_datetime(d_time):
    ntuple=eutils.parsedate(d_time)
    timestamp=time.mktime(ntuple)
    return datetime.datetime.fromtimestamp(timestamp)

df['Date and Time'] = (df['Date'] + ' ' + df['Time']).apply(fix_datetime)

结果列“日期和时间”的类型为 datetime64。

如果日期的格式为“YYYY-MM-DD”，我们首先将其转换为 RFC 2822 标准，如下所示：

df['Date'] = df['Date'].apply(lambda date: datetime.datetime.strptime(date, '%Y-%m-%d').strftime('%d %b %Y'))

【讨论】：

这似乎不起作用 - eutils.parsdate(d_time) 在传递 d_time 字符串时返回 None 。日期时间字符串的格式为“2015-01-01 01:00:00”，而 parsedate 似乎无法理解？
啊，我以为它的格式是“2015 年 1 月 1 日”。查看我的编辑。

【解决方案2】：

我已经想出了一种方法来完成这项工作，尽管我不确定它是最优雅的。它基于 Sebastians 的回答，非常感谢！

def add_day(timestamp):
  if timestamp.hour == 0:
    timestamp = timestamp + timedelta(days = 1 )
  return timestamp

df['Date and Time'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])
df['Date and Time']  = df['Date and Time'].apply(add_day)

【讨论】：