我想洗掉“- 01”、“- 02”、“- 03”等。在 Hours 列中，然后將 date 和 Hours 列連接為 DateTime。請你幫助我好嗎？
提前致謝
uj5u.com熱心網友回復：
df['new_date'] = df['date'].astype(str) ' ' df['Volume'].astype(str).replace(r'\s-\s\d $','', regex=True)
df['new_date'] = pd.to_datetime(df['new_date'])
這將創建一個新列。如果您愿意，您還可以替換日期列并洗掉小時。
輸出：
0 2022-01-03 00:00:00
1 2022-01-04 01:00:00
2 2022-01-05 02:00:00
3 2022-01-06 03:00:00
4 2022-01-07 04:00:00
5 2022-01-10 05:00:00
6 2022-01-11 06:00:00
7 2022-01-12 07:00:00
8 2022-01-13 08:00:00
9 2022-01-14 09:00:00
Name: new_date, dtype: datetime64[ns]
uj5u.com熱心網友回復：
使用 str.cat . 連接兩列。str.partition 到 partition 應該可以幫助您消除數小時內不需要的文本。下面的代碼
df= df.assign(newdate=df['date'].str.cat(df['Hours'].str.partition('-')[0], sep=" "))
date Hours newdate
0 01/01/2020 01-02 01/01/2020 01
1 01/01/2020 01-03 01/01/2020 01
2 01/01/2020 01-02 01/01/2020 01
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