用Python Pandas编写程序从datetime列中分离日期和时间

假设您有一个数据框中的datetime列，并将分离日期和时间的结果如下，

   datetime    date          time
0 2020-01-01 07:00:00 2020-01-06 07:00:00
1 2020-01-02 07:00:00 2020-01-06 07:00:00
2 2020-01-03 07:00:00 2020-01-06 07:00:00
3 2020-01-04 07:00:00 2020-01-06 07:00:00
4 2020-01-05 07:00:00 2020-01-06 07:00:00
5 2020-01-06 07:00:00 2020-01-06 07:00:00

为了解决这个问题，我们将采用以下方法：

解决方案1

使用pd.date_range()定义包含’datetime’列的数据框。如下所定义，

pd.DataFrame({'datetime':pd.date_range('2020-01-01 07:00',periods=6)})

设置一个for循环d变量以逐一访问df[‘datetime’]列。
从for循环中转换日期和时间并将其保存为df[‘date’]和df[‘time’]。如下所定义，

for d in df['datetime']:
   df['date'] = d.date()
   df['time'] = d.time()

示例

检查以下代码以更好地理解-

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'datetime':pd.date_range('2020-01-01 07:00',periods=6)})
print ( "数据框是：\n" ， df )
for d in df['datetime']:
   df['date'] = d.date()
   df['time'] = d.time()
print(df)

输出

数据框是：
             datetime
0 2020-01-01 07:10:00
1 2020-01-02 07:10:00
2 2020-01-03 07:10:00
3 2020-01-04 07:10:00
4 2020-01-05 07:10:00
5 2020-01-06 07:10:00
日期 - 时间 - 小时 - 分钟：
             datetime    date      time
0 2020-01-01 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
1 2020-01-02 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
2 2020-01-03 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
3 2020-01-04 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
4 2020-01-05 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
5 2020-01-06 07:10:00 2020-01-06 07:10:00

解决方案2

定义一个数据框
在df[‘datetime’]中使用pd.to_datetime()函数并选择dt.date进行选择，然后将其保存为df[‘date’]
在df[‘datetime’]中使用pd.to_datetime()函数并选择dt.time进行选择，然后将其保存为df[‘time’]

示例

检查以下代码以更好地理解-

“`python import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'datetime':pd.date_range('2020-01-01 07:10',periods=6)})
print("数据框是：\n", df)
df['date'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.date
df['time'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.time
print("日期 – 时间 – 小时 – 分钟：\n", df)
“`

输出

“`python 数据框是：
datetime
0 2020-01-01 07:10:00
1 2020-01-02 07:10:00
2 2020-01-03 07:10:00
3 2020-01-04 07:10:00
4 2020-01-05 07:10:00
5 2020-01-06 07:10:00
日期 – 时间 – 小时 – 分钟：
datetime date time
0 2020-01-01 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
1 2020-01-02 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
2 2020-01-03 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
3 2020-01-04 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
4 2020-01-05 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
5 2020-01-06 07:10:00 2020-01-06 07:10:00
“`