如何解决将“小时”列转换为日期时间失败
我在熊猫中有下表：
>>>TIMESTAMP date Hour patient1 patient2 patient3 patient4 ....
0 2019-06-13 12:00:00 2019-06-13 12:00:00 -0.456 -0.124 -0.451 -2.257
1 2019-06-13 12:03:00 2019-06-13 12:03:00 -0.456 -0.134 -0.781 -2.357
2 2019-06-13 12:06:00 2019-06-13 12:06:00 -0.876 -0.238 -0.983 -1.824
...
2019-07-04 22:03:00 2019-07-04 12:03:00 -0.568 -0.532 -0.451 0.789
n 2019-07-04 22:06:00 2019-07-04 12:06:00 -0.021 -0.981 -0.293 1.824
我有一个timestamp列，它是datetime，并且我从TIMESTAMP列中拆分了日期和小时，如下所示：
# #two cOlumns for hour and for date
df['Date'] = [d.date() for d in df['Timestamp']]
df['Hour'] = [d.time() for d in df['Timestamp']]
问题是我想从数据库中仅选择介于2019-06-20至2019-07-02之间的行，并且时间将介于07:00至17:00之间。由于日期时间格式存在问题而无法正常工作。
我正在尝试使用之间：
df=df[(df['date'].between('2019-06-20','2019-07-02'))&(df['Hour'].between('07:00','17:00'))]
但是后来我得到了这个错误：
TypeError：“> date”和“ datetime.date”的实例之间不支持 'str'
所以我检查了dtypes，发现date和hour是对象类型，所以我试图像这样更改它们的类型：
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.date
df['Hour'] = pd.to_datetime(df['Hour']).dt.time
但出现错误：
TypeError：
无法转换为datetime
我的最终目标是只能选择我想要的日期和小时范围内的行（在2019-06-20至2019-07-02之间，并且小时将在07之间： 00到17:00）。
解决方法
使用Series.dt.floor代替删除时间date，比较时间用time构造函数：
print (df)
date Hour patient1 patient2 patient3
TIMESTAMP
2019-06-13 12:00:00 2019-06-25 12:00:00 -0.456 -0.124 -0.451 <-date for match
2019-06-13 12:03:00 2019-06-13 12:03:00 -0.456 -0.134 -0.781
2019-06-13 12:06:00 2019-06-13 12:06:00 -0.876 -0.238 -0.983
2019-07-04 22:03:00 2019-07-04 12:03:00 -0.568 -0.532 -0.451
2019-07-04 22:06:00 2019-07-04 12:06:00 -0.021 -0.981 -0.293
from datetime import time
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.floor('d')
#it looks already time column,so should be removed
#df['Hour'] = pd.to_datetime(df['Hour'].astype(str)).dt.time
df=df[(df['date'].between('2019-06-20','2019-07-02')&
df['Hour'].between(time(7,0),time(17,0)))]
print (df)
date Hour patient1 patient2 patient3
TIMESTAMP
2019-06-13 12:00:00 2019-06-25 12:00:00 -0.456 -0.124 -0.451
最好采用以下格式将时间和日期更改为数字（int）： 日期到-> YYYYMMDD 时间到-> HHMM
通过以下代码：
df['time'] = df['Timestamp'].dt.strftime('%H%M').astype(int)
df['date'] = df['Timestamp'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(int)
然后，您可以轻松地与整数进行比较：
df=df[(df['date'].between(20190620,20190702))&(df['Hour'].between(700,1700))]
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