如何对 Pandas 中的时间范围进行分类？

Question

在我的项目中，我试图创建一个新列来按小时范围对记录进行分类，让我解释一下，我在数据框中有一列名为“TowedTime”的时间序列数据，我希望另一列按整小时（不含分钟）进行分类，例如，如果“TowedTime”列中的值是 09:32:10，我希望将其分类为上午 9 点，如果说 12:45:10，则应分类为中午 12 点，依此类推与所有其他值。我已经阅读了有关 .cut 和 bins 函数的信息，但我无法得到我想要的结果。

        import numpy as np 
        import pandas as pd 
        import matplotlib.pyplot as plt
        import seaborn as sns
        import datetime
        
        df = pd.read_excel("Baltimore Towing Division.xlsx",sheet_name="TowingData")
        
        df['Month'] = pd.DatetimeIndex(df['TowedDate']).strftime("%b")
        df['Week day'] = pd.DatetimeIndex(df['TowedDate']).strftime("%a")
    
        monthOrder = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec']
        dayOrder = ['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun']
        
        pivotHours = pd.pivot_table(df, values='TowedDate',index='TowedTime',
                                columns='Week day',
                                fill_value=0,
                                aggfunc= 'count', 
                                margins = False, margins_name='Total').reindex(dayOrder,axis=1)
        
        print(pivotHours)

Answer 1

首先，确保“TowedTime”列的类型为日期时间。其次，您可以轻松地从此数据类型中提取小时。

df['TowedTime'] = pd.to_datetime(df['TowedTime'],format='%H:%M:%S')
df['hour'] = df['TowedTime'].dt.hour

希望它能回答你的问题

Answer 2

在@Fabien CI 的帮助下解决了这个问题。

首先，我必须使用 dtypes 函数检查“TowedTime”列中值的数据类型。我发现那是一个对象。

我继续尝试将 'TowedTime' 转换为日期时间：

df['TowedTime'] = pd.to_datetime(df['TowedTime'],format='%H:%M:%S').dt.time

然后在 df 中创建一个新列，仅显示小时数：

df['Hour'] = pd.to_datetime(df['TowedTime'],format='%H:%M:%S').dt.hour

结果是这样的：

您可以在图像中注意到，“TowedTime”列仍保留为对象，但新的“Hour”列正确返回小时值。

最初，数据集已经将日期和时间分成不同的列，我认为他们使用了某种方法在Excel中分离日期和时间，这将时间（“TowedTime”）创建为一个对象，我无法转换它，或者至少 dtypes 函数向我展示了这一点。

我尝试了所有 Pandas 方法将对象转换为 Datetime ：

df['TowedTime'] = pd.to_datetime(df['TowedTime'])

df['TowedTime'] = pd.to_datetime(df['TowedTime'])

df['TowedTime'] = df['TowedTime'].astype('datetime64[ns]')

df['TowedTime'] =  pd.to_datetime(df['TowedTime'], format='%H:%M:%S')

df['TowedTime'] = pd.to_datetime(df['TowedTime'], format='%H:%M:%S')