将函数应用于包含日期时间的数据框列答案

【问题标题】：Applying a function to dataframe column containing datetimes将函数应用于包含日期时间的数据框列
【发布时间】：2019-08-14 09:06:57
【问题描述】：

这是我尝试过的一段代码。我试图通过将 roundtime() 函数应用于我的数据框的“预订时间”列中的每个条目来将时间四舍五入到最近的时间。但是，四舍五入不适用于列，条目保持原样。

import datetime as dt
def roundtime(t):
    if t.minute >= 30:
        return t.replace(second=0, minute=0, hour=(t.hour+1)%24)
    else:
        return t.replace(second=0, minute=0)
df2= df.copy()
df2['Booking Time']= pd.to_datetime(df2['booking_created']).dt.time
df2['Booking Time'].apply(roundtime)
df2.head()

谁能指出错误？

【问题讨论】：

您能否在 2-3 个日期时间添加一些具有预期输出的示例数据 minimal, complete, and verifiable example ？

标签： python pandas time apply

【解决方案1】：

如果需要对日期时间应用函数：

df2['Booking Time']= pd.to_datetime(df2['booking_created']).apply(roundtime)

或者如果需要申请时间：

df2['Booking Time']= pd.to_datetime(df2['booking_created']).dt.time.apply(roundtime)

【讨论】：

谢谢！这行得通。我可能没有在原地使用它。
仅供参考 apply 不会就地执行。它将返回应用的系列或数据框。

【解决方案2】：

这可以在没有单独的函数的情况下完成

import numpy as np
df['Booking Time'] = (np.where(pd.to_datetime(df['booking_created'],format='%Y-%m-%d%H:%M:%S').dt.minute > 30 
                , pd.to_datetime(df['booking_created'],format='%Y-%m-%d%H:%M:%S').dt.ceil('30min')
                , pd.to_datetime(df['booking_created'],format='%Y-%m-%d%H:%M:%S')))

【讨论】：