Преобразуйте значения CSV в datetime и создайте функцию из этого в python

Question

Я пытался искать другие сообщения здесь, но не могу решить эту проблему. У меня есть файл CSV, в котором Year, Crash_Month, Crash_Day и Crash_Time являются отдельными столбцами в CSV «data_dict». Я пытаюсь решить вопрос ниже. Как бы я go об этом? Я попытался использовать фрейм данных и pandas преобразовать в datetime, но я не уверен, что это правильный подход. Большое спасибо

Вот фрейм данных, который я пытаюсь присвоить дате / времени для

    year  month  day       time
0   2000      1    1   4:30:59 
1   2000      1    1   0:07:35 
2   2000      1    1   4:51:37 
3   2000      1    1   4:27:56 
4   2000      1    1   2:16:31 
5   2000      1    1   0:37:21 
6   2000      1    1   0:52:57 
7   2000      1    1   3:35:14 
8   2000      1    1   2:41:58 
9   2000      1    1   3:43:02 
10  2000      1    1   3:49:19 
11  2000      1    1   3:03:55 
12  2000      1    1   4:46:01 
13  2000      1    1   1:07:24 
14  2000      1    1   8:29:04 
15  2000      1    1   6:35:21 
16  2000      1    1   6:06:25 
17  2000      1    1   7:10:13 
18  2000      1    1   10:57:24 
19  2000      1    1   7:54:38

До сих пор я кодировал это.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'year': (data_dict['Year']),
                   'month': (data_dict['Crash_Month']),
                   'day': (data_dict['Crash_Day']),
                   'time': (data_dict['Crash_Time'])})

date=pd.to_datetime(df[["year", "month", "day", "time"]],format='%YYYY%mm%dd, %HH%MM%SS')
print(date)

day_of_week = {0 : 'Monday',
              1: 'Tuesday',
              2: 'Wednesday',
              3: 'Thursday',
              4: 'Friday',
              5: 'Saturday',
              6: 'Sunday'}

month_season= {1: 'Summer',
              2: 'Summer',
              3: 'Autumn',
              4: 'Autumn',
              5: 'Autumn',
              6: 'Winter',
              7: 'Winter',
              8: 'Winter',
              9: 'Spring',
              10: 'Spring',
              11: 'Spring',
              12: 'Summer'}

Answer 1

Мы можем использовать str.zfill и концентрацию строк с pd.to_datetime, чтобы создать дату и время.

df2['date'] = pd.to_datetime(df2['year'].astype(str) 
               + df2['month'].astype(str).str.zfill(2)
               + df2['day'].astype(str).str.zfill(2)
               + ' '
               + df2['time'].astype(str),format='%Y%m%d %H:%M:%S'
              )

    year  month  day       time                date
0   2000      1    1   4:30:59  2000-01-01 04:30:59
1   2000      1    1   0:07:35  2000-01-01 00:07:35
2   2000      1    1   4:51:37  2000-01-01 04:51:37
3   2000      1    1   4:27:56  2000-01-01 04:27:56
4   2000      1    1   2:16:31  2000-01-01 02:16:31
5   2000      1    1   0:37:21  2000-01-01 00:37:21
6   2000      1    1   0:52:57  2000-01-01 00:52:57
7   2000      1    1   3:35:14  2000-01-01 03:35:14
8   2000      1    1   2:41:58  2000-01-01 02:41:58
9   2000      1    1   3:43:02  2000-01-01 03:43:02
10  2000      1    1   3:49:19  2000-01-01 03:49:19
11  2000      1    1   3:03:55  2000-01-01 03:03:55
12  2000      1    1   4:46:01  2000-01-01 04:46:01
13  2000      1    1   1:07:24  2000-01-01 01:07:24
14  2000      1    1   8:29:04  2000-01-01 08:29:04
15  2000      1    1   6:35:21  2000-01-01 06:35:21
16  2000      1    1   6:06:25  2000-01-01 06:06:25
17  2000      1    1   7:10:13  2000-01-01 07:10:13
18  2000      1    1  10:57:24  2000-01-01 10:57:24
19  2000      1    1   7:54:38  2000-01-01 07:54:38