从 Pandas 中的文本时间生成 15 分钟的间隔

Question

我读入了一个 Excel 文件，其中包含一列 time 值，如下所示：

添加额外说明：

我还可以从文件名中读取日期，例如 012622。它是 MMDDYY 格式的字符串。

我希望完成两件事：

将列转换为 pd.datetime 格式
以 15 分钟的间隔填充“空白”，生成一个看起来像
的列
| 3:00:00 | | 3:15:00 | | 3:30:00 | | 3:45:00 | | 4:00:00 | | 4:15:00 | | 4:30:00 | | 4:45:00 | | 5:00:00 |

等...

我首先尝试通过引用来做到这一点，但是：

n = pd.read_clipboard()
new_n = pd.to_timedelta(n+':00')

结果：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [42], in <module>
----> 1 new_n = pd.to_timedelta(n.astype('str')+':00')

File filepath\_venv\lib\site-packages\pandas\core\tools\timedeltas.py:134, in to_timedelta(arg, unit, errors)
    132     return _convert_listlike(arg, unit=unit, errors=errors)
    133 elif getattr(arg, "ndim", 1) > 1:
--> 134     raise TypeError(
    135         "arg must be a string, timedelta, list, tuple, 1-d array, or Series"
    136     )
    138 if isinstance(arg, str) and unit is not None:
    139     raise ValueError("unit must not be specified if the input is/contains a str")

TypeError: arg must be a string, timedelta, list, tuple, 1-d array, or Series

我确实找到了，这似乎有助于参考将专栏转换为刻钟格式，但是，它首先需要是 datetime。

Answer 1

IIUC。您只需重新创建起点。使用 freq（15 分钟）和 periods（数据帧的长度），您可以创建 DatetimeIndex

date = '012622'  # extract the date from filename here
start = pd.to_datetime(f"{date} {df['Time'].iloc[0]}m", format='%m%d%y %I:%M%p')
df['Time'] = pd.date_range(start, freq='15T', periods=len(df))

输出：

>>> df
                  Time
1  2022-01-26 03:00:00
2  2022-01-26 03:15:00
3  2022-01-26 03:30:00
4  2022-01-26 03:45:00
5  2022-01-26 04:00:00
..                 ...
91 2022-01-27 01:30:00
92 2022-01-27 01:45:00
93 2022-01-27 02:00:00
94 2022-01-27 02:15:00
95 2022-01-27 02:30:00

[95 rows x 1 columns]

从 Pandas 中的文本时间生成 15 分钟的间隔

Generate 15 minute intervals from text time in Pandas

python

time-series

pandas