如何将 datetime 列分隔为日期和时间 pandas - Python

在 pandas 中，我们可以使用 dt 属性来访问 datetime 类型的列，并通过使用 strftime 方法将其转换为字符串形式。然后，我们可以使用 str.split() 方法将字符串列分解为日期和时间列。

以下是将 datetime 列分隔为日期和时间的示例程序：

import pandas as pd

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'datetime': ['2022-02-01 10:30:00', '2022-02-02 14:15:00', '2022-02-03 16:45:00']})

# 将 datetime 转换为字符串列
df['date'] = df['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%d')
df['time'] = df['datetime'].dt.strftime('%H:%M:%S')

# 输出结果
print(df)

#       datetime        date      time
# 0  2022-02-01 10:30:00  2022-02-01  10:30:00
# 1  2022-02-02 14:15:00  2022-02-02  14:15:00
# 2  2022-02-03 16:45:00  2022-02-03  16:45:00

首先，我们使用 pd.DataFrame() 函数创建一个包含 datetime 列的 DataFrame 对象。然后，我们使用 dt.strftime() 方法将每个 datetime 值转换为 '%Y-%m-%d' 和 '%H:%M:%S' 格式的字符串。

在上面的代码中，我们将日期和时间字符串分别分配给 'date' 和 'time' 列。最后，我们打印 DataFrame 对象以查看结果。

通过这种方式，我们可以将 datetime 列分隔为日期和时间，并用于后续数据分析。