使用 pandas 组合日期和时间列

我有一个带有以下列的 pandas 数据框：

data = {'Date': ['01-06-2013', '02-06-2013', '02-06-2013', '02-06-2013', '02-06-2013', '03-06-2013', '03-06-2013', '03-06-2013', '03-06-2013', '04-06-2013'],
        'Time': ['23:00:00', '01:00:00', '21:00:00', '22:00:00', '23:00:00', '01:00:00', '21:00:00', '22:00:00', '23:00:00', '01:00:00']}
df = pd.DataFrame(data)

         Date      Time
0  01-06-2013  23:00:00
1  02-06-2013  01:00:00
2  02-06-2013  21:00:00
3  02-06-2013  22:00:00
4  02-06-2013  23:00:00
5  03-06-2013  01:00:00
6  03-06-2013  21:00:00
7  03-06-2013  22:00:00
8  03-06-2013  23:00:00
9  04-06-2013  01:00:00

如何组合 data['Date'] 和 data['Time'] 以获得以下结果？有没有办法使用pd.to_datetime?

Date
01-06-2013 23:00:00
02-06-2013 01:00:00
02-06-2013 21:00:00
02-06-2013 22:00:00
02-06-2013 23:00:00
03-06-2013 01:00:00
03-06-2013 21:00:00
03-06-2013 22:00:00
03-06-2013 23:00:00
04-06-2013 01:00:00

值得一提的是，您可能已经阅读过本文directly例如如果你正在使用read_csv https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_csv.html using 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（用空格），从而允许您使用to_datetime https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.to_datetime.html，无需指定即可工作format=范围

In [11]: df['Date'] + ' ' + df['Time']
Out[11]:
0    01-06-2013 23:00:00
1    02-06-2013 01:00:00
2    02-06-2013 21:00:00
3    02-06-2013 22:00:00
4    02-06-2013 23:00:00
5    03-06-2013 01:00:00
6    03-06-2013 21:00:00
7    03-06-2013 22:00:00
8    03-06-2013 23:00:00
9    04-06-2013 01:00:00
dtype: object

In [12]: pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])
Out[12]:
0   2013-01-06 23:00:00
1   2013-02-06 01:00:00
2   2013-02-06 21:00:00
3   2013-02-06 22:00:00
4   2013-02-06 23:00:00
5   2013-03-06 01:00:00
6   2013-03-06 21:00:00
7   2013-03-06 22:00:00
8   2013-03-06 23:00:00
9   2013-04-06 01:00:00
dtype: datetime64[ns]

或者，如果没有+ ' '，但是format=必须使用参数。此外，pandas 擅长推断要转换为的格式datetime但是，指定确切的格式会更快。

pd.to_datetime(df['Date'] + df['Time'], format='%m-%d-%Y%H:%M:%S')

注意：令人惊讶的是（对我来说），这对于将 NaN 转换为 NaT 来说效果很好，但值得担心的是转换（可能使用raise争论）。

%%timeit

# sample dataframe with 10000000 rows using df from the OP
df = pd.concat([df for _ in range(1000000)]).reset_index(drop=True)

%%timeit
pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])
[result]:
1.73 s ± 10.4 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

%%timeit
pd.to_datetime(df['Date'] + df['Time'], format='%m-%d-%Y%H:%M:%S')
[result]:
1.33 s ± 9.88 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)