熊猫时间戳:修改日期和保存时间
提问于 2019-09-20 05:15:13
我想修改熊猫时间戳变量的日期，但保持时间不变。例如具有以下时间戳
time_stamp_1 = pd.Timestamp('1900-1-1 13:59')我想把日期定在2000年2月3日。即修改后的打印语句
print(time_stamp_1)应该回来
2000-02-03 13:59:00
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-09-20 05:16:50
print (time_stamp_1.replace(year=2000, month=2, day=3))
2000-02-03 13:59:00或只将转换为Timestamp的次数添加到timedelta，并使用Timestamp.strftime提取的次数
print (pd.Timestamp('2000-02-03') + pd.Timedelta(time_stamp_1.strftime('%H:%M:%S')))
#alternative
print (pd.Timestamp('2000-02-03') + pd.to_timedelta(time_stamp_1.strftime('%H:%M:%S')))
2000-02-03 13:59:00Stack Overflow用户
发布于 2019-09-20 05:24:50
也可以做到：
new = pd.Timestamp('2000-02-03') + pd.Timedelta(str(time_stamp_1.time()))产出：
Timestamp('2000-02-03 13:59:00')Stack Overflow用户
发布于 2019-09-20 07:01:03
您可以使用normalize进行减法
pd.to_datetime('2000-02-03') + (time_stamp_1 - time_stamp_1.normalize())
Timestamp('2000-02-03 13:59:00')如果您有一个Series/DataFrame，它的扩展性要好得多，因为它避免了.strftime，不过对于单个时间戳来说要慢得多。
import perfplot
import pandas as pd
perfplot.show(
setup=lambda n: pd.Series([pd.Timestamp('1900-1-1 13:59')]*n),
kernels=[
lambda s: pd.to_datetime('2000-02-03') + (s - s.dt.normalize()),
lambda s: pd.Timestamp('2000-02-03') + pd.to_timedelta(s.dt.strftime('%H:%M:%S')),
],
labels=["normalize", "strftime"],
n_range=[2 ** k for k in range(16)],
equality_check=None, # Because datetime type
xlabel="len(s)"
)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/58029124
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