Python，熊猫将列分成两列
提问于 2017-04-16 16:52:19
我有一个多列的dataframe，其中一个是日期列。目前，该栏中的数据采用以下格式: 02/01/2012 9:30
不过，我想把它分成两栏，日期:02/01/2012和时间: 9:30
我找到了以下解决办法：
df = pd.DataFrame(df.date.str.split(' ',1).tolist(), columns = ['date','time'])然而，这会创建一个新的数据帧，它只包含两个新的拆分列，而不包含其他的。
是否有一种在不创建新数据的情况下拆分现有数据there的列的方法？
解决这个问题的最有效的计算方法是什么？(我正在处理的数据集包含大约2000万行)
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-04-16 16:55:17
试试这个：
df[['date','time']] = df.pop('date').str.split(expand=True)演示
In [274]: df
Out[274]:
date
0 02/01/2012 9:30
1 02/01/2012 9:30
2 02/01/2012 9:30
In [275]: df[['date','time']] = df.pop('date').str.split(expand=True)
In [276]: df
Out[276]:
date time
0 02/01/2012 9:30
1 02/01/2012 9:30
2 02/01/2012 9:30Stack Overflow用户
发布于 2017-04-16 17:06:09
如果您的date列是字符串，而您只想拆分它们.那这个应该能用
date_time = df.date.str.split(expand=True).rename(columns={0: 'date', 1: 'time'})
df = df.drop('date', 1).join(date_time)
print(df)
A B date time
0 1 2 02/01/2012 9:30设置
假设数据为df
df = pd.DataFrame(dict(date=['02/01/2012 9:30'], A=[1], B=[2]))
print(df)
A B date
0 1 2 02/01/2012 9:30但是，假设您的date列实际上是datetimes
df = pd.DataFrame(dict(date=pd.to_datetime(['02/01/2012 9:30']), A=[1], B=[2]))
print(df)
A B date
0 1 2 2012-02-01 09:30:00然后我们
df = df.assign(date=df.date.dt.date, time=df.date.dt.time)
print(df)
A B date
0 1 2 2012-02-01 09:30:00页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43443732
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