从 DateTime Pandas 系列中提取小时数答案

【问题标题】：Extract Hours from DateTime Pandas Series从 DateTime Pandas 系列中提取小时数
【发布时间】：2021-05-07 13:34:23
【问题描述】：

我有一个 Pandas 系列的 DateTime

>> s
0             NaT
3        23:00:42
26            NaT
53       23:58:58
89       01:06:27
           ...   
20215         NaT
20217         NaT
20239    23:28:38
20246         NaT
20270         NaT

我首先使用以下方法删除 NaT：

s.dropna()
3        23:00:42
53       23:58:58
89       01:06:27
97       01:18:36
195      05:43:07
           ...   
20132    19:21:20
20141    20:08:01
20152    20:21:01
20199    22:25:50
20239    23:28:38

现在我尝试从系列中获取小时数，但不知道该怎么做。

【问题讨论】：

什么是print (s.dtype) ?
dtype: 对象。此外，如果我使用值访问，我会得到一个日期时间对象数组。

标签： python pandas datetime series

【解决方案1】：

如果s 是Series 则使用将值转换为日期时间，然后提取小时数：

s = pd.to_datetime(s.astype(str)).dt.hour

或者获取前 2 个值并转换为浮点数：

s = s.str[:2].astype(float)

如果使用列：

df['hour'] = pd.to_datetime(df['col'].astype(str)).dt.hour

或者：

df['hour'] = df['col'].str[:2].astype(float)

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：

s['hour'] = s['time'].apply(lambda x: x[3:5])

【讨论】：

虽然此代码可能会回答问题，但提供有关它如何和/或为什么解决问题的额外上下文将提高答案的长期价值。

【解决方案3】：

有很多方法。我会这样做：

s = pd.Series(pd.to_datetime(x).hour for x in s)

【讨论】：

嗯，它是循环的，在 pandas 中很慢，最好使用矢量化函数。
好的，谢谢您的建议。会记住的。