將大熊貓數據框中的起始日期與時間列結合爲日期時間

Question

我正在讀取標題中具有年 - 月 - 日的文本日誌文件，以及每行包含小時：分鐘：秒的列。類似的排序：

Yr=17 Mn= 3 Dy= 3 

19:22:59.894  52 
19:24:12.130  106 
19:24:13.241  107 
... 

我的日期爲datetime.date對象：例如： datetime.date(2017, 3, 3)。我有時間作爲系列：

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time strings'], format='%H:%M:%S.%f') 

我怎樣才能將標量日期與時間數組加在一起？

此外，其中一些日誌已經過了午夜。我想我需要使用類似numpy.unwrap()的東西繼續下一個日期，但我不知道如何使用pandas.datetime來做到這一點。

Answer 1

而不是在時間上使用pd.to_datetime，您可以使用pd.to_timedelta。然後，您可以簡單地將該文件的日期時間添加到整個列中，並將其轉換爲日期時間列。

例

times = ['4:23:12.12', '11:25:43.23', '14:29:55.42'] 

df = pd.DataFrame(dict(times=times)) 

df.times = pd.to_timedelta(df.times) 

df 
#    times 
# 0 04:23:12.120000 
# 1 11:25:43.230000 
# 2 14:29:55.420000 

file_date = datetime.date(2017, 3, 3) 

df.times += file_date 

df 
#      times 
# 0 2017-03-03 04:23:12.120 
# 1 2017-03-03 11:25:43.230 
# 2 2017-03-03 14:29:55.420

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或者，你可以嘗試用parse_dates讀時輸入的日期/時間。