pandas中如何对时间格式数据只保留小时
时间: 2024-05-01 12:17:29 浏览: 17
可以使用Pandas中的dt属性和strftime()函数来提取时间格式数据中的小时,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含时间格式数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01 12:30:00', '2022-01-01 13:45:00', '2022-01-01 14:50:00'],})
# 将字符串格式的日期时间转换为datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 提取小时数并存储为新列
df['hour'] = df['date'].dt.strftime('%H')
# 打印输出结果
print(df)
```
输出结果为:
```
date hour
0 2022-01-01 12:30:00 12
1 2022-01-01 13:45:00 13
2 2022-01-01 14:50:00 14
```
这样可以将时间格式数据中的小时数提取出来,并存储为一个新的列。
相关问题
pandas如何对时间格式数据按小时进行聚合并排除日期不同的影响
你可以使用resample方法对时间格式数据进行聚合,使用pd.Grouper来按小时进行分组并去除日期的影响,示例代码如下:
```
import pandas as pd
# 构造示例数据
data = {'datetime':['2022-01-01 12:00:00', '2022-01-01 13:00:00', '2022-01-02 12:00:00'],
'value':[1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将datetime列设置为Datetime类型,并设置为索引
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])
df.set_index('datetime', inplace=True)
# 使用pd.Grouper按小时进行分组
grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='H'))
# 对分组后的数据进行求和操作
result = grouped.sum()
print(result)
```
输出结果为:
```
value
datetime
2022-01-01 12:00:00 1
2022-01-01 13:00:00 2
2022-01-02 12:00:00 3
```
pandas中Timedelta格式只显示日期
`pandas` 中的 `Timedelta` 类型表示两个时间之间的时间间隔。如果你想要将一个 `Timedelta` 格式化为只显示日期,可以使用 `dt.days` 属性获取天数,然后使用 `pd.Timedelta()` 函数将其转换为 `Timedelta` 格式。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 Timedelta 对象,表示 3 天 12 小时 30 分钟
td = pd.Timedelta(days=3, hours=12, minutes=30)
# 将 Timedelta 格式化为只显示日期
date_only = pd.Timedelta(td.days, unit='d')
print(date_only)
```
这段代码将创建一个 `Timedelta` 对象 `td`,表示 3 天 12 小时 30 分钟。然后使用 `pd.Timedelta()` 函数将其转换为只包含天数的 `Timedelta` 对象 `date_only`。最后输出结果如下:
```
3 days
```
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