pandas处理时间小技能

每次处理数据，日期时间项的整合和分离就要耗费好多时间和精力，真让人头疼，比如最近两天。
第一种情况：可以看到年、月、日分别占了一列。

分开的年月日.png

解决办法：首先将excel文件的列名转换为英文版，方便函数识别

df["date"]= pd.to_datetime(df[["year", "month", "day"]])
df.set_index(df["date"],inplace=True)

第二种情况：如图所示

分开的日期和时刻.png

解决方法：首先把时间项转为时间格式的字符串，然后把int型的日期项转为str，再两列连接，最后用pd.to_datetime指定格式将字符串转为正常的日期时间项显示。

jz_2019["hour2"] = jz_2019["hour"].apply(lambda x:time(x).strftime("%H:%M"))
jz_2019["TEST"]  = jz_2019["date"].apply(lambda x:str(x))+" "+jz_2019["hour2"]
jz_2019["datetime"] = pd.to_datetime(jz_2019["TEST"],format='%Y%m%d %H:%M')
jz_2019.drop(["date","hour2","TEST"],axis=1,inplace=True)
jz_2019.set_index(jz_2019["datetime"],inplace=True)

同理，第一种情况也适用于第二种方法，不再赘述。