标签：python datetime python-3-x pandas python-datetime

我有一个每30分钟有一次气象数据的数据框.使用我的日期时间索引,我需要创建一个带有时间戳的列,但它必须是十进制的.这是以下示例：

In [134]: df.index[0:3]
Out[134]: 
DatetimeIndex(['2016-01-01 00:30:00', '2016-01-01 01:00:00',
               '2016-01-01 01:30:00'],
              dtype='datetime64[ns]', name='date_time', freq=None)

我需要创建一个列,如下所示：

df.new[0:3]
0.5,1,1.5

哪里有30分钟我变换.5.
按照我的脚本：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('./cs_teste_full_output_2018-02-26T004329_adv.csv',skiprows=(0),
                 header=1,na_values='-9999.0')
df = df.drop(df.index[[0]])
df['date_time'] = df['date'] + str(' ') + df['time']
df = df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['date_time']))


df.index.strftime('%M')/60

for i in range(1,len(df.index),1):
    print(i)
    df['minute'][i] = np.array(list(map(int,list(df.index.strftime('%M')))))/60
    df['hour'] = df.index.strftime('%H')
    df['hour_minute'] = df['hour'] + df['minute']

但这种方式不起作用,我不能以任何其他方式做到这一点.

解决方法:

一种方法是提取小时并将分钟转换为小时.

应该不需要转换为字符串.

import pandas as pd

idx = pd.DatetimeIndex(['2016-01-01 00:30:00',
                        '2016-01-01 01:00:00',
                        '2016-01-01 01:30:00'],
                       dtype='datetime64[ns]', name='date_time', freq=None)

idx.hour + idx.minute / 60

# Float64Index([0.5, 1.0, 1.5], dtype='float64', name='date_time')

标签：python,datetime,python-3-x,pandas,python-datetime
来源： https://codeday.me/bug/20190527/1162477.html

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