如何為 Pandas 中的 2 天數據從年、日、小時和分鍾列（無月列）創建日期時間 object？

Question

我有表格的數據，

	年	日	小時	分鍾	平均場強，nT	速度，公里/秒	AE指數，nT	SYM/H, nT	ASY/H, nT	PCN指數
0	2017年	250	0	0	8.27	390.6	117	42	20	2.00
1個	2017年	250	0	1個	3.14	405.3	121	42	19	1.64
2個	2017年	250	0	2個	3.86	434.2	124	42	21	1.72
3個	2017年	250	0	3個	4.17	473.2	141	42	19	1.92
4個	2017年	250	0	4個	3.43	497.0	107	41	19	1.70

如何使用年、日、小時、分鍾列在 Pandas 中創建日期時間 object？ 最好的方法是什么？

我嘗試使用

pd.to_datetime(dict(year=df.Year,day=df.Day,month=None))

哪個失敗了！

也嘗試過，

df["DateTime"] = pd.to_datetime(df[["Year","Day","Hour","Minute"]]).dt.strftime('%d/%y %H:%M')

Answer 1

您可以合並為單個字符串並使用具有自定義格式的to_datetime （ '%Y-%j-%H-%M'表示 Year-DayOfYear-Hours-Minutes）：

pd.to_datetime(df[['Year', 'Day', 'Hour', 'Minute']]
               .astype(str).agg('-'.join, axis=1), format='%Y-%j-%H-%M')

Output：

0   2017-09-07 00:00:00
1   2017-09-07 00:01:00
2   2017-09-07 00:02:00
3   2017-09-07 00:03:00
4   2017-09-07 00:04:00
dtype: datetime64[ns]

Answer 2

我認為您的 Day 列是 JULIAN 日期，即當 1 月 1 日為 1 時，julian 250 是 7 月 9 日（非閏年）。 如果是這樣，您可以創建額外的列 YJ 來連接年和日，然后應用日期時間創建。

import pandas as pd
data = [{'Year':2017, 'Day':250, 'Hour':0, 'Minute':0, 'Data': 8.27},
        {'Year':2017, 'Day':250, 'Hour':1, 'Minute':0, 'Data': 3.14}]
df= pd.DataFrame(data)
df['YJ'] = (df['Year'].apply(str)+df['Day'].apply(str)) #convert to string
df['DateTime'] = (df['YJ'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x,'%Y%j'))) #new column

#output: df.head()

	年	日	小時	分鍾	數據	YJ	約會時間
0	2017年	250	0	0	8.27	2017250	2017-09-07
1個	2017年	250	1個	0	3.14	2017250	2017-09-07