从列中的所有行中删除 pandas 字符串值并将其转换为 DateTime答案

【问题标题】：Deleting pandas string value from all rows in a column and convert it to DateTime从列中的所有行中删除 pandas 字符串值并将其转换为 DateTime
【发布时间】：2022-01-17 00:17:24
【问题描述】：

我想删除“- 01”、“- 02”、“- 03”等。在 Hours 列中，然后将 date 和 Hours 列连接为 DateTime。你能帮帮我吗？

提前致谢

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe datetime

【解决方案1】：

df['new_date'] = df['date'].astype(str) + ' ' + df['Volume'].astype(str).replace(r'\s-\s\d+$','', regex=True)
df['new_date'] = pd.to_datetime(df['new_date'])

这将创建一个新列。如果您愿意，也可以替换日期列并删除小时。

输出：

0   2022-01-03 00:00:00
1   2022-01-04 01:00:00
2   2022-01-05 02:00:00
3   2022-01-06 03:00:00
4   2022-01-07 04:00:00
5   2022-01-10 05:00:00
6   2022-01-11 06:00:00
7   2022-01-12 07:00:00
8   2022-01-13 08:00:00
9   2022-01-14 09:00:00
Name: new_date, dtype: datetime64[ns]

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 str.cat . 连接两列。 str.partition 到 partition 应该可以帮助您消除数小时内不需要的文本。代码如下

df= df.assign(newdate=df['date'].str.cat(df['Hours'].str.partition('-')[0], sep=" "))

 

    date      Hours        newdate
0  01/01/2020  01-02  01/01/2020 01
1  01/01/2020  01-03  01/01/2020 01
2  01/01/2020  01-02  01/01/2020 01

【讨论】：