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如何在Python中将一列整数转换为标准小时时间？

2024-03-29

我有一个像这样的数据框：

BuyTime        ID      SellTime
94650          1       94651
94717          1       94817
120458         2       114119

买入时间和卖出时间类型是整数，但我想将它们转换为标准时间日期。 我已经用过

 quote['SellTime'] = pd.to_datetime(quote['SellTime'], unit = 's')

但它给出了像 1970-01-01 这样的开始年份，这是不需要的。 我的数据应该是这样的：

BuyTime     Id     SellTime
09:46:50    1      09:46:51
09:47:17    1      09:48:17
12:04:58    2      11:41:19

编辑： 对于我的数据大小，也使用此函数效率不高：

 def format_time(value):
 t2 = str(value)
 if len(t2) == 5:
     return "0%s:%s:%s" % (t2[0], t2[1:3], t2[3:5])
 return "%s:%s:%s" % (t2[0:2], t2[2:4], t2[4:6])

我认为如果需要输出你需要strings zfill http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.zfill.html and str[]按职位选择：

t1 = quote['BuyTime'].astype(str).str.zfill(6)
t2 = quote['SellTime'].astype(str).str.zfill(6)
quote['BuyTime'] = t1.str[0:2] + ':' + t1.str[2:4] + ':' + t1.str[4:6]
quote['SellTime'] = t2.str[0:2] + ':' + t2.str[2:4] + ':' + t2.str[4:6]
print (quote)
    BuyTime  ID  SellTime
0  09:46:50   1  09:46:51
1  09:47:17   1  09:48:17
2  12:04:58   2  11:41:19

或者如果需要的话python times add 0 by zfill http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.zfill.html， 转换成datetime并提取time http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.time.htmls:

t1 = quote['BuyTime'].astype(str).str.zfill(6)
t2 = quote['SellTime'].astype(str).str.zfill(6)
quote['BuyTime'] = pd.to_datetime(t1, format='%H%M%S').dt.time
quote['SellTime'] = pd.to_datetime(t2, format='%H%M%S').dt.time
print (quote)
    BuyTime  ID  SellTime
0  09:46:50   1  09:46:51
1  09:47:17   1  09:48:17
2  12:04:58   2  11:41:19

替代方案strings 的输出是strftime http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.dt.strftime.html:

quote['BuyTime'] = pd.to_datetime(t1, format='%H%M%S').dt.strftime('%H:%M:%S')
quote['SellTime'] = pd.to_datetime(t2, format='%H%M%S').dt.strftime('%H:%M:%S')
print (quote)
    BuyTime  ID  SellTime
0  09:46:50   1  09:46:51
1  09:47:17   1  09:48:17
2  12:04:58   2  11:41:19
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python

pandas

datetime

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