Блог

У меня есть фрейм данных, который включает столбец с номерами дней, для которых известен год:

 print (df)
        year  day  time  
0       2012  227   800
15      2012  227   815
30      2012  227   830
...     ...   ...   ...
194250  2013  226  1645
194265  2013  226  1700
 

Я попытался преобразовать числа дней в дату %m-%d и время, используя:

 import pandas as pd    
df['day'] = pd.to_datetime(df['day'], format='%j').dt.strftime('%m-%d')
 

что дает:

         year    day  time
0       2012  08-15   800
15      2012  08-15   815
30      2012  08-15   830
...     ...   ...     ...
194250  2013  08-14  1645
194265  2013  08-14  1700
 

но это преобразование неверно, потому что 227-й день 2012 года приходится на 14 августа (08-14). Я считаю, что эта ошибка связана с отсутствием спецификации года в преобразовании.

Как я могу указать год в преобразовании, чтобы получить a) %Y-%m-%d ; b) %m-%d ; c) %Y-%m-%dT%H:%M из имеющегося у меня фрейма данных?

Спасибо

вы можете преобразовать в строку и передать в pd.to_datetime нее, которую вы предоставляете с правильной директивой синтаксического анализа:

 import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'year': [2012, 2012], 'day' : [227, 228], 'time': [800, 0]})

df['datetime'] = pd.to_datetime(df.year.astype(str)   ' '  
                                df.day.astype(str)   ' '  
                                df.time.astype(str).str.zfill(4), 
                                format='%Y %j %H%M')

df['datetime']

0   2012-08-14 08:00:00
1   2012-08-15 00:00:00
Name: datetime, dtype: datetime64[ns]
 

Форматирование в строку — это просто вызов strftime dt средства доступа via, например

 df['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M')

0    2012-08-14T08:00
1    2012-08-15T00:00
Name: datetime, dtype: object
 

Вы можете попробовать преобразовать year в тип datetime и day в тип timedelta, не забудьте сместить дату:

 dates = pd.to_datetime(df['year'], format='%Y')   
        pd.to_timedelta(df['day'] -1, unit='D')  
 

Вывод:

 0        2012-08-14
15       2012-08-14
30       2012-08-14
194250   2013-08-14
194265   2013-08-14
dtype: datetime64[ns]
 

Затем извлеките дату-месяц с помощью strftime :

 df['day'] = dates.dt.strftime('%M-%D')