如何将数据框中的列转换为时间序列？答案

【问题标题】：How to convert columns in a dataframe into time series?如何将数据框中的列转换为时间序列？
【发布时间】：2020-10-02 00:56:34
【问题描述】：

所以我从我的数据框中选择了 3 列，以创建一个时间序列，然后我可以绘制：

booking_date = pd.DataFrame({'day': hotel_bookings_cleaned["arrival_date_day_of_month"],
                             'month': hotel_bookings_cleaned["arrival_date_month"],
                             'year': hotel_bookings_cleaned["arrival_date_year"]})

输出如下：

day month   year
0   1   July    2015
1   1   July    2015
2   1   July    2015
3   1   July    2015
4   1   July    2015

我尝试过使用

dates = pd.to_datetime(booking_date)

但收到错误消息

ValueError: Unable to parse string "July" at position 0

我假设我需要先将 Month 列转换为数值，然后才能将其转换为日期时间，但我无法让任何解析器工作。

【问题讨论】：

但我无法让任何解析器工作。你能分享相关代码吗？

标签： python pandas dataframe datetime

【解决方案1】：

试试这个

dates = pd.to_datetime(booking_date.astype(str).agg('-'.join, axis=1), format='%d-%B-%Y')

Out[13]:
0   2015-07-01
1   2015-07-01
2   2015-07-01
3   2015-07-01
4   2015-07-01
dtype: datetime64[ns]

【讨论】：

【解决方案2】：

不确定这是否比上一个答案更高效，但您可以使用字典映射将字符串列转换为整数，以适应 pandas 在 to_datetime() 中期望的格式

month_map = {
'January':1,
'February':2,
'March':3,
'April':4,
'May':5,
'June':6,
'July':7,
'August':8,
'September':9,
'October':10,
'November':11,
'December':12
}

dates = pd.DataFrame({
    'day':booking_date.day,
    'month':booking_date.month.apply(lambda x: month_map[x]),
    'year':booking_date.year
})
ts = pd.to_datetime(dates)

【讨论】：