Python3: обновить формат даты

У меня сложный формат даты с данными временных рядов. В моем фрейме данных из более чем ста тысяч строк у меня есть столбец datetime со значением даты, но формат %M:%S.%f.

Пример:

datetime     
0  59:57.7 
1  00:09.7
2  00:21.8

Что я хочу на выходе, так это преобразовать этот формат в %m/%d/%Y %H:%M:%S.%f с 01/01/2023 00:59:57.7 в качестве первой даты, а затем увеличить часы и день . Это данные временного ряда за несколько дней.

Результат:

datetime   ProcessTime
59:57.7     01/01/2023 00:59:57.7
00:09.7     01/01/2023 01:00:09.7
00:21.8     01/01/2023 01:00:21.8

Я сделал этот код, чтобы изменить первую дату, чтобы попытаться получить ссылку и изменить другие.

import pandas as pd
from datetime import datetime

# Example dataframe
df = pd.DataFrame({'datetime': ['59:57.7', '00:09.7', '00:21.8']})

first_time_str = df['datetime'][0]
first_time_obj = datetime.strptime(first_time_str, '%M:%S.%f')
formatted_first_time = first_time_obj.replace(year=2023, month=1, day=1).strftime('%m/%d/%Y %H:%M:%S.%f')

df['datetime'][0] = formatted_first_time

Спасибо за вашу помощь. С уважением

Непонятно, почему у вас есть +1h в выводе для строки 2/3.

— 05.04.2023 10:05

python pandas dataframe datetime timedelta

05.04.2023 09:55

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Точная логика неясна

предполагая кумулятивное время

Вы можете преобразовать в_timedelta (после добавления недостающих часов '00:'), затем получить cumsum и добавить исходную дату:

df['ProcessTime'] = (pd.to_timedelta('00:'+df['datetime']).cumsum()
                       .add(pd.Timestamp('2023-01-01 00:59:57.7'))
                       .dt.strftime('%m/%d/%Y %H:%M:%S.%f')
                    )

Выход:

  datetime                 ProcessTime
0  59:57.7  01/01/2023 01:59:55.400000
1  00:09.7  01/01/2023 02:00:05.100000
2  00:21.8  01/01/2023 02:00:26.900000

предполагая простую временную дельту

df['ProcessTime'] = (pd.to_timedelta('00:'+df['datetime'])
                       .add(pd.Timestamp('2023-01-01'))
                       .dt.strftime('%m/%d/%Y %H:%M:%S.%f')
                    )

Выход:

  datetime                 ProcessTime
0  59:57.7  01/01/2023 00:59:57.700000
1  00:09.7  01/01/2023 01:00:07.400000
2  00:21.8  01/01/2023 01:00:29.200000

предполагая, что вы хотите добавить 1 час, когда временная дельта становится меньше, чем предыдущая

t = pd.to_timedelta('00:'+df['datetime'])
df['ProcessTime'] = (pd.to_timedelta(t.diff().lt('0').cumsum(), unit='h')
                      .add(t+pd.Timestamp('2023-01-01'))
                      .dt.strftime('%m/%d/%Y %H:%M:%S.%f')
                    )

Выход:

  datetime                 ProcessTime
0  59:57.7  01/01/2023 00:59:57.700000
1  00:09.7  01/01/2023 01:00:09.700000
2  00:21.8  01/01/2023 01:00:21.800000

@LaurentCesaro Мне очень любопытно узнать, какое из решений вы искали

— 05.04.2023 11:01

Я использовал последний вариант «при условии, что вы хотите добавить 1 час, когда дельта времени станет меньше, чем предыдущая».

— 05.04.2023 11:06

05.04.2023 10:03