使用python pandas合并日期和时间列

使用python pandas合并日期和时间列

值得一提的是，你可能已经能够在阅读这 直接
，如果你正在使用如

read_csv

使用

parse_dates=[['Date','Time']]

。

假设这些只是字符串，您可以简单地将它们添加在一起（带有空格），从而可以应用

to_datetime

：

In [11]: df['Date'] + ' ' + df['Time']Out[11]:0    01-06-2013 23:00:001    02-06-2013 01:00:002    02-06-2013 21:00:003    02-06-2013 22:00:004    02-06-2013 23:00:005    03-06-2013 01:00:006    03-06-2013 21:00:007    03-06-2013 22:00:008    03-06-2013 23:00:009    04-06-2013 01:00:00dtype: objectIn [12]: pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])Out[12]:0   2013-01-06 23:00:001   2013-02-06 01:00:002   2013-02-06 21:00:003   2013-02-06 22:00:004   2013-02-06 23:00:005   2013-03-06 01:00:006   2013-03-06 21:00:007   2013-03-06 22:00:008   2013-03-06 23:00:009   2013-04-06 01:00:00dtype: datetime64[ns]

注意：令人惊讶的（对我而言），这在将NaN转换为NaT时可以很好地工作，但值得担心的是转换（也许使用

raise

参数）。