使用不同的DateTime格式加入表
我有两个表格不同的列的表。
表1 包含每一天（2022年3月20日）的每秒坐标：
| 时间 | 坐标 |
|---|---|
| 2022-03-20T09：16：16：23.000 | x/y |
| 2022-03-209：16：16：25.000 | x/x/x/y Y |
| 2022-03-20T09：16：27.000 | x/y |
表2 包含按时间按时间数的注册事件数量（也从3月20日开始，但我们只有时间没有日期和毫秒）：
| 事件的时间 | 数量 |
|---|---|
| 09:16:23 | 23 |
| 09:16:27 | 53 |
中的每一行提取圆柱和其他
| 我 | 列 | 。 |
|---|---|---|
| 想加入该表以从表2 ：16：16：23 | x/y | 23 |
| 09:16:27 | x/y | 53 |
我如何使用 python 或 sql ？
I have two tables with different columns representing time.
Table 1 contains coordinates for every second from one particular day (March 20, 2022):
| time | Coordinates |
|---|---|
| 2022-03-20T09:16:23.000 | x/y |
| 2022-03-20T09:16:25.000 | x/y |
| 2022-03-20T09:16:27.000 | x/y |
Table 2 contains number of registered events by time (also from March 20, but we have just time without date and milliseconds):
| time | Number of events |
|---|---|
| 09:16:23 | 23 |
| 09:16:27 | 53 |
I want to join this tables to extract column with coordinates and additional columns for every row from the Table 2. Desired result:
| time | Coordinates | Number of events |
|---|---|---|
| 09:16:23 | x/y | 23 |
| 09:16:27 | x/y | 53 |
How I can do it by using Python or SQL?
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评论（1）
使用 pandas，您可以确保两个时间都采用通用格式（日期时间、字符串）并
合并：输出：
如果您更喜欢使用字符串，您可以使用以下命令转换 df1 中的时间：
pd .to_datetime(df1['time']).dt.strftime('%H:%M:%S')With pandas you can ensure both time are in a common format (datetime, string) and
merge:output:
if you rather prefer to use strings, you can convert the time in df1 with:
pd.to_datetime(df1['time']).dt.strftime('%H:%M:%S')