如何将 int64 列转换为日期时间列

Question

我有一个 pandas dataframe 列“时间”，如下所示：

array([43390, 43599, 43605, 43329, 43330, 43604, 43601, 43332, 43602,....43505], dtype=int64)

我如何将其转换为日期时间格式？ 我已经试过了

t_data["DATE"] = pd.to_datetime(t_data["DATE"].astype(str).str.zfill(6), format='%H%M%S').dt.time

但会导致错误

ValueError：未转换的数据仍然存在：0

Answer 1

整数数组看起来像从 Excel 中提取的日期。 每个代表 base_date 之后的天数（在/大约 1901-01-01）。

这是一种在 pandas 中转换为日期的方法：

date_offsets = [43390, 43599, 43605, 43329, 43330, 43604, 43601, 43332, 43602]
base_date = pd.Timestamp('1901-01-01')  # check this!
dates = [
    base_date + pd.DateOffset(date_offset) 
    for date_offset in date_offsets
]

print(dates[0:5])

[Timestamp('2019-10-19 00:00:00'), Timestamp('2020-05-15 00:00:00'), Timestamp('2020-05-21 00:00:00'), Timestamp('2019-08-19 00:00:00'), Timestamp('2019-08-20 00:00:00')]

请检查基准日期！

Answer 2

一种使用pandas.Series.str.findall和timedelta的方法：

from datetime import timedelta

def parse(lis):
    h, m, s = map(int, lis)
    return timedelta(hours=h, minutes=m, seconds=s)

tmp = s.str.zfill(6).str.findall(".{2}")
tmp.apply(parse)

Output：

0   04:34:30
1   04:36:39
2   04:36:05
3   04:33:29
4   04:33:30
5   04:36:04
6   04:36:01
7   04:33:32
8   04:36:02
9   04:35:05
dtype: timedelta64[ns]