Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как преобразовать строку в datetime?

Как преобразовать строку в datetime?

#python

#python

Вопрос:

Я новичок в Python и столкнулся с проблемой.

У меня есть фрейм данных, где один из столбцов — это время отправления рейсов. Эти часы приведены в следующем формате: 1100.0, 525.0, 1640.0 и т.д.

Это серия pandas, которую я хочу преобразовать в серию datetime, такую как : S = [11.00, 5.25, 16.40,...]

Что я уже пробовал :

  • Преобразование моих объектов в строку :
 S = [str(x) for x in S]
  • Использование datetime.strptime :
 S =  [datetime.strptime(x,'%H%M.%S') for x in S]

Но поскольку они не все имеют одинаковый формат, это не работает

  • Использование синтаксического анализатора из dateutil : 
 S =  [parser.parse(x) for x in S]

Я получил ошибку :

  'Unknown string format'
  • Использование panda datetime :
 S= pd.to_datetime(S)

Не дает мне ожидаемого результата

Спасибо за ваши ответы!

Комментарии:

1. Почему бы вам не split указать точку, а затем проверить длину строки? Если это 3, то сделайте datetime (0,0,0,int(srting_before_point[0]),int(string_before_point[-2:]),after_point_string) и что-то подобное, если длина равна 4.

2. можете ли вы показать нам пример, который datetime.strptime(x,'%H%M.%S') не работает?

3. @Nerdrigo Не было бы намного проще просто разделить каждый элемент на 100?

4. Итак, это изначально числа с плавающей запятой? Почему бы просто не выполнить простую математику, чтобы разделить часы и минуты, а затем передать эти числа конструктору datetime. Я не вижу никаких причин выполнять здесь операции со строками.

5. Не решение, а способ нормализовать форматы: s = [f'{x:07.2f}' for x in s] . Это сделает s = ['1100.00', '0525.00', '1640.00'] для s = [1100.0, 525.0, 1640.0] .

Ответ №1:

Поскольку это столбцы внутри фрейма данных (A series ), оставьте его таким, пока преобразование должно работать просто отлично.

 S = [1100.0, 525.0, 1640.0]
se = pd.Series(S) # Your column

# se:
0    1100.0
1     525.0
2    1640.0
dtype: float64

setime = se.astype(int).astype(str).apply(lambda x: x[:-2]   ":"   x[-2:])

Это преобразует числа с плавающей точкой в правильно отформатированные строки:

 0    11:00
1     5:25
2    16:40
dtype: object

И тогда вы можете просто сделать:

 df["your_new_col"] = pd.to_datetime(setime)

Ответ №2:

Как насчет этого?

(Добавлен оператор if, поскольку некоторые записи содержат 4 цифры перед десятичной дробью, а некоторые — 3. Добавлен вариант использования 125.0 для учета этого)

from datetime import datetime

S = [1100.0, 525.0, 1640.0, 125.0]

for x in S:
if str(x).find(".")==3:
x="0" str(x)
print(datetime.strftime(datetime.strptime(str(x),"%H%M.%S"),"%H:%M:%S"))

Ответ №3:

Вы могли бы попробовать это следующим образом:

 # Just initialising a state in line with your requirements
st = ["1100.0", "525.0", "1640.0"]
dfObj = pd.DataFrame(st)

# Casting the string column to float
dfObj_num = dfObj[0].astype(float)

# Getting the hour representation out of the number 
df1 = dfObj_num.floordiv(100)

# Getting the minutes
df2 = dfObj_num.mod(100)

# Moving the minutes on the right-hand side of the decimal point
df3 = df2.mul(0.01)

# Combining the two dataframes
df4 = df1.add(df3)

# At this point can cast to other types

Результат:

 0    11.00
1     5.25
2    16.40

Вы можете запустить этот пример, чтобы проверить шаги для себя, также вы можете превратить его в функцию. При необходимости внесите небольшие изменения, чтобы настроить его в соответствии с вашими точными требованиями.

Может быть полезно ознакомиться с этой статьей о серии Pandas. https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-series /

Ответ №4:

Должен быть лучший способ сделать это, но у меня это работает. 

 df=pd.DataFrame([1100.0, 525.0, 1640.0], columns=['hour'])
df['hour_dt']=((df['hour']/100).apply(str).str.split('.').str[0] '.' 
  df['hour'].apply((lambda x: '{:.2f}'.format(x/100).split('.')[1])).apply(str))

print(df)

     hour hour_dt
0  1100.0   11.00
1   525.0    5.25
2  1640.0   16.40