如何在 Pandas 中获取列的时间间隔答案

【问题标题】：How To Get The Time Interval of a Column in Pandas如何在 Pandas 中获取列的时间间隔
【发布时间】：2022-01-20 10:32:42
【问题描述】：

我有一个数据框，它只包含字符串格式的时间（dtype：object）。我想知道的是如何创建一个包含行重合的时间间隔的新列？我在下面提供了一些示例数据：

    Loss Time
0   02:10
1   22:20
2   20:00
3   01:20
4   12:36

我想创建一个包含 10AM-4PM、4PM-8PM、8PM-6AM 和 6AM-10AM 区间的列。我尝试了多种不同的方法，但没有发现任何成功。 pandas between_time 函数不起作用，因为它需要索引作为我不能做的日期时间索引，我尝试查看 strptime 但在那里没有成功。任何想法将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

使用cut的简单解决方案

输入：

TESTDATA = StringIO("""Loss_Time
02:10
22:20
20:00
01:20
12:36
05:30
23:59
5:00
9:30
11:30
14:30
16:30
21:20
    """)
df = pd.read_csv(TESTDATA, sep=";")

代码：

df.Loss_Time = pd.to_datetime(df.Loss_Time).dt.strftime('%H:%M')
bins = [0,6,10,16,20,24]
labels = ['8PM-6AM','6AM-10AM','10AM-4PM','4PM-8PM','8PM-6AM']
df['Time Bin'] = pd.cut(pd.to_datetime(df.Loss_Time).dt.hour, bins, labels=labels, right=False,ordered=False)

打印：

   Loss_Time    Time Bin
0   02:10   8PM-6AM
1   22:20   8PM-6AM
2   20:00   8PM-6AM
3   01:20   8PM-6AM
4   12:36   10AM-4PM
5   05:30   8PM-6AM
6   23:59   8PM-6AM
7   05:00   8PM-6AM
8   09:30   6AM-10AM
9   11:30   10AM-4PM
10  14:30   10AM-4PM
11  16:30   4PM-8PM
12  21:20   8PM-6AM

【讨论】：

【解决方案2】：

只需将其解析为日期时间并定义所需的括号。

from datetime import datetime
import pandas as pd

foo = pd.Series(['02:10', '22:20','20:00','01:20', '12:36'])
foo_df = pd.DataFrame(foo)
def time_into_bracket(time_str):
    time = datetime.strptime(time_str, "%H:%M").time()
    bracket1 = datetime.strptime('00:00', "%H:%M").time()
    bracket2 = datetime.strptime('08:00', "%H:%M").time()
    bracket3 = datetime.strptime('16:00', "%H:%M").time()
    if time >= bracket1 and time < bracket2:
        return '00:00 - 08:00'
    elif time >= bracket2 and time < bracket3:
        return '08:00 - 16:00'
    else:
        return '16:00 - 24:00'
    
foo_df['time_bracket'] = foo_df[0].apply(time_into_bracket)

结果：

0    00:00 - 08:00  
1    16:00 - 24:00  
2    16:00 - 24:00  
3    00:00 - 08:00  
4    08:00 - 16:00

【讨论】：

【解决方案3】：

df['Loss Time'] = pd.to_datetime(df['Loss Time'])
>>> df
            Loss Time
0 2021-12-17 02:10:00
1 2021-12-17 22:20:00
2 2021-12-17 20:00:00
3 2021-12-17 01:20:00
4 2021-12-17 12:36:00
>>>
>>> import time
>>> df['Loss Time'] = [time.time() for time in df['Loss Time']]
>>>
>>> df
  Loss Time
0  02:10:00
1  22:20:00
2  20:00:00
3  01:20:00
4  12:36:00
>>>

通过这样做，您可以转换那些包含时间对象的字符串。然后，您可以过滤它们并将它们与您想要的不同时间进行比较（检查时间是否在另外两个时间之间）。

【讨论】：