Python将日期和时间列连接到带有时区的datetime列中

Question

我有一个数据集，它有一个日期列和一个时间列，我试图将它们合并到一个日期时间列中，但我面临一个月&；日期部分被颠倒

例如：

Date       Time
1/2/2019   3:29:59 PM
4/2/2019   9:15:59 AM

这些日期是2月1日&；2019年2月4日

当我把它们放在我的数据框&；格式：

data = pd.read_csv('{}/{}.csv'.format(data_path,symbol), parse_dates=[['Date','Time']])
data.columns = map(str.lower, data.columns)
data['timedelta'] = pd.Series([pd.Timedelta(seconds=59) for i in range(len(data['date_time']))])
data['date_time'] = data['date_time'] - data['timedelta']
data = data.set_index('date_time').tz_localize('Asia/Kolkata')

我得到这个输出：

Datetime
2019-01-02 15:29:00+0530
2019-04-02 09:15:00+0530

如您所见，DateTime对象用于2019年1月2日和4月2日

如果您能帮助我确定如何正确设置DateTime列的格式，我将不胜感激

Answer 1

首先，运行此df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d/%m/%Y')更改日期格式。然后，您可以合并日期和时间。完整代码如下：

data = pd.read_csv('{}/{}.csv'.format(data_path,symbol), parse_dates=[['Date','Time']])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d/%m/%Y')
data.columns = map(str.lower, data.columns)
data['timedelta'] = pd.Series([pd.Timedelta(seconds=59) for i in range(len(data['date_time']))])
data['date_time'] = data['date_time'] - data['timedelta']
data = data.set_index('date_time').tz_localize('Asia/Kolkata')

Answer 2

调用read_csv时，设置dayfirst=True，以便正确解析日期。使用dt.floor将发言时间缩短到分钟：

data = pd.read_csv(f'{data_path}/{symbol}.csv', parse_dates=[['Date','Time']], dayfirst=True)

data = data.set_index(data['Date_Time'].dt.floor('min')).tz_localize('Asia/Kolkata')

# need to drop col used as index separately here:
data = data.drop(['Date_Time'], axis=1)

Answer 3

读取csv后，将以下内容添加到代码中：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d/%m/%Y')