python获取Dataframe时间列的小时和分钟,时间列的格式为2023-05-01 12:00:00,获取其中的12:00
时间: 2024-05-15 16:13:41 浏览: 17
可以使用 pandas 库中的 datetime 模块来处理时间列,具体操作如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'time': ['2023-05-01 12:00:00', '2023-05-01 13:30:00']})
# 将时间列转换为 datetime 类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
# 获取小时和分钟
df['hour_minute'] = df['time'].dt.strftime('%H:%M')
print(df)
```
输出结果:
```
time hour_minute
0 2023-05-01 12:00:00 12:00
1 2023-05-01 13:30:00 13:30
```
其中,`dt.strftime('%H:%M')` 表示将时间列转换成 `%H:%M` 格式的字符串,即小时和分钟。
相关问题
不用去统计每天每个小时的评率,我想要这样的效果:2023-03-01,22:26-23:59;2023-03-03,22:19-23:58
好的,您可以使用以下代码实现您的需求:
```python
import pandas as pd
# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('/Users/dashan/postgraduate/研一下/4_LIU_positive_compute/期末/期末作业-文本分析/期末作业-操作.csv', encoding='gbk')
# 将发布时间转换为日期类型
df['发布时间'] = pd.to_datetime(df['发布时间'])
# 提取日期和小时
df['日期'] = df['发布时间'].dt.date
df['小时'] = df['发布时间'].dt.hour
df['分钟'] = df['发布时间'].dt.minute
# 获取日期和小时的唯一值
dates = df['日期'].unique()
hours = df['小时'].unique()
# 打印每个日期和小时的组合
for date in dates:
for hour in hours:
mask = (df['日期'] == date) & (df['小时'] == hour)
if df[mask].empty:
continue
start_minute = df[mask]['分钟'].min()
end_minute = df[mask]['分钟'].max()
print("{},{}:{:02d}-{}:{:02d}".format(date, hour, start_minute, hour+1, end_minute))
```
这样,就可以输出每个日期和小时的组合,格式为"日期,小时:分钟-小时+1:分钟"。例如:"2023-03-01,22:26-23:59"。如果该小时内没有数据,则不会输出。
python计算时间差转换为小时
要计算时间差并将其转换为小时,可以使用Python的datetime模块。首先,您需要将时间字符串转换为datetime对象,然后计算时间差,并将其转换为小时数。
在给出的引用\[1\]中,有一个示例代码可以帮助您完成这个任务。首先,您需要导入pandas和datetime模块,并创建一个包含时间数据的数据表(Dataframe)。然后,将时间数据转换为datetime类型,并计算时间差。最后,将时间差转换为天数和秒数,并将秒数转换为小时数。
以下是一个示例代码,演示如何计算时间差并将其转换为小时:
```python
import pandas as pd
from datetime import *
# 建立计算时间差的数据表(Dataframe)
li = \[\["2021-05-6 10:00:00", "2022-05-10 08:30:00"\],
\["2022-05-7 08:30:00", "2022-05-10 12:30:00"\],
\["2022-05-9 12:00:00", "2022-05-10 14:30:00"\]\]
df = pd.DataFrame(li, columns=\["date1", "date2"\])
# 将数据数据转换为“datetime.datetime类型”
df.date1 = df.date1.map(lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
df.date2 = df.date2.map(lambda x: datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
# 计算时间差
df\["duration"\] = df.date2 - df.date1
# 对计算差值进行天数(days)和秒数(seconds)的提取,并将秒数转换为小时数
df\["day"\] = df.duration.map(lambda x: x.days)
df\["hour"\] = df.duration.map(lambda x: x.seconds/3600)
df
```
在这个示例中,我们创建了一个包含三个时间段的数据表。然后,我们将时间数据转换为datetime类型,并计算时间差。最后,我们提取了天数和秒数,并将秒数转换为小时数。
请注意,这只是一个示例代码,您可以根据自己的需求进行修改和适应。希望对您有帮助!
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python日期时间差的计算(天/小时/分钟)及timedelta函数的使用(附python代码)](https://blog.csdn.net/weixin_42587745/article/details/125502610)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python时间获取及转换总结](https://blog.csdn.net/weixin_28808145/article/details/112905891)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
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