如何在 Pandas DataFrame 中以小时和分钟为单位切片时间

Question

我正在尝试从我的数据集中拆分时间列。 Time 列的值类似于“2324”而不是“23:24”。 我使用了这个命令 df['MINUTES']=df['MINUTES'].str[1:3]。 但它不能准确地工作，因为时间列是基于 24 小时的。 所以'2324'显示为'23:32'这是不正确的。我如何将它们分成正确的方式。 请温柔，我刚开始涉足 Python/DA 领域。

提前致谢！ 阿尼尔

Answer 1

我不确定问题出在哪里，因为有 24 小时的时间不应该影响脚本。 这是一个似乎与预期的 output 匹配的示例：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Example':['1242','1342','1532','1643','1758','1821','1902','0004','2324']})
df['Hour'] = df['Example'].str[:2]
df['Minute'] = df['Example'].str[2:]
df['Time'] = df['Example'].str[:2] + ":" + df['Example'].str[2:]

这将生成以下 output：

  Example Hour Minute   Time
0    1242   12     42  12:42
1    1342   13     42  13:42
2    1532   15     32  15:32
3    1643   16     43  16:43
4    1758   17     58  17:58
5    1821   18     21  18:21
6    1902   19     02  19:02
7    0004   00     04  00:04
8    2324   23     24  23:24

Answer 2

这是您可以执行的操作：

df['MINUTES'].replace(['(?<=\d\d)(?=\d\d)'], ':', regex=True, inplace=True)

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我们基本上是在告诉 python 在这个间隙中插入一个冒号':' ： '(?<=\d\d)(?=\d\d)' ，它在每边的两位数之间。

让我们测试一下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'MINUTES':['1234',
                              '7654',
                              '8766']})

df['MINUTES'].replace(['(?<=\d\d)(?=\d\d)'], ':',
                      regex=True,
                      inplace=True)

print(df)

Output：

  MINUTES
0   12:34
1   76:54
2   87:66