pd如何将时间列固定减8小时

可以使用 pandas 库来将时间列固定减8小时，具体操作如下：

假设时间列的名称为 `time_column`，数据类型为 datetime 类型，可以使用 pandas 的 `apply` 函数来进行处理，代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间列固定减8小时
df['time_column'] = df['time_column'].apply(lambda x: x - pd.Timedelta(hours=8))

# 输出处理后的数据
print(df)

其中，`pd.Timedelta(hours=8)` 表示需要减去的时间，这里是8小时。`apply` 函数会对时间列中的每一个值都进行处理，将其减去 8 小时。

需要注意的是，处理过程中可能会出现时间跨天的情况，需要根据实际情况进行处理。

相关问题

pandas将字段的时间增加8个小时

你可以使用 pandas 的 datetime 模块来实现时间增加的操作，具体的代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
df = pd.DataFrame({'time': ['2022-01-01 00:00:00', '2022-01-01 01:00:00', '2022-01-01 02:00:00']})

# 将 time 字段转换为 datetime 类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

# 将时间增加 8 个小时
df['time'] = df['time'] + pd.Timedelta(hours=8)

# 输出结果
print(df)

这样就可以将时间增加 8 个小时了。

在pd一列中，如果时间小于今天时间

如果您想在 Pandas DataFrame 中选择 pd 列中小于今天日期的行，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import datetime

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'pd': ['2022-02-28', '2022-03-01', '2022-03-02', '2022-03-03']
})

# 将 pd 列转换为 datetime 类型
df['pd'] = pd.to_datetime(df['pd'])

# 获取今天的日期
today = datetime.datetime.today()

# 选择 pd 列小于今天的日期的行
result = df[df['pd'] < today]

print(result)

这将输出 pd 列小于今天的日期的所有行。请注意，此示例中的日期格式为字符串，因此需要使用 `pd.to_datetime()` 将其转换为 datetime 类型，以便进行比较。如果您的 DataFrame 中已经是 datetime 类型，则无需进行此转换。