पांडा: दिनांक और समय कॉलम को कैसे संयोजित करें

आप पांडा डेटाफ़्रेम के दिनांक और समय कॉलम को एक कॉलम में संयोजित करने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 df[' datetime '] = pd. to_datetime (df[' date '] + ' ' + df[' time '])

ध्यान दें कि यह सिंटैक्स मानता है कि दिनांक और समय कॉलम दोनों वर्तमान स्ट्रिंग हैं।

यदि दोनों कॉलम पहले से ही स्ट्रिंग नहीं हैं, तो आप उन्हें स्ट्रिंग में बदलने के लिए astype(str) का उपयोग कर सकते हैं:

 df[' datetime '] = pd. to_datetime (df[' date ']. astype ( str ) + ' ' + df[' time ']. astype ( str ))

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: पांडा में दिनांक और समय कॉलम को संयोजित करें

मान लें कि हमारे पास निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम है जिसमें एक दिनांक कॉलम और एक समय कॉलम है:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' date ': ['10-1-2023', '10-4-2023', '10-6-2023', '10-6-2023',
                            '10-14-2023', '10-15-2023', '10-29-2023'],
                   ' time ': ['4:15:00', '7:16:04', '9:25:00', '10:13:45',
                            '15:30:00', '18:15:00', '23:15:00']})

#view DataFrame
print (df)

         date time
0 10-1-2023 4:15:00
1 10-4-2023 7:16:04
2 10-6-2023 9:25:00
3 10-6-2023 10:13:45
4 10-14-2023 15:30:00
5 10-15-2023 18:15:00
6 10-29-2023 23:15:00

मान लीजिए कि हम डेटाटाइम नामक एक नया कॉलम बनाना चाहते हैं जो दिनांक और समय कॉलम से मानों को जोड़ता है।

ऐसा करने के लिए हम निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 #create new datetime column
df[' datetime '] = pd. to_datetime (df[' date '] + ' ' + df[' time '])

#view updated DataFrame
print (df)

         datetime datetime
0 10-1-2023 4:15:00 2023-10-01 04:15:00
1 10-4-2023 7:16:04 2023-10-04 07:16:04
2 10-6-2023 9:25:00 2023-10-06 09:25:00
3 10-6-2023 10:13:45 2023-10-06 10:13:45
4 10-14-2023 15:30:00 2023-10-14 15:30:00

ध्यान दें कि नए डेटाटाइम कॉलम ने दिनांक और समय कॉलम के मानों को सफलतापूर्वक एक कॉलम में जोड़ दिया है।

हम डेटाफ़्रेम में प्रत्येक कॉलम के डेटा प्रकारों की जांच करने के लिए dtypes फ़ंक्शन का भी उपयोग कर सकते हैं:

 #view data type of each column
df. dtypes

date object
time object
datetime datetime64[ns]
dtype:object

परिणाम से हम देख सकते हैं कि दिनांक और समय कॉलम दोनों ऑब्जेक्ट (यानी स्ट्रिंग्स) हैं और नया डेटाटाइम कॉलम एक डेटाटाइम है।

नोट : आप पांडा to_datetime() फ़ंक्शन का पूरा दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

पंडों में दिनांक सीमा कैसे बनाएं
पंडों में टाइमस्टैम्प को दिनांक/समय में कैसे परिवर्तित करें
पांडा में दो तिथियों के बीच अंतर की गणना कैसे करें