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पायथन पैंडास में डेटटाइम कॉलम से डेट और समय को अलग करने के लिए प्रोग्राम लिखें


मान लें, आपके पास डेटाफ्रेम में डेटटाइम कॉलम है और डेट और समय अलग करने का परिणाम:

   datetime             date        time
0   2020-01-01 07:00:00 2020-01-01  07:00:00
1   2020-01-02 07:00:00 2020-01-02  07:00:00
2   2020-01-03 07:00:00 2020-01-03  07:00:00
3   2020-01-04 07:00:00 2020-01-04  07:00:00
4   2020-01-05 07:00:00 2020-01-05  07:00:00
5   2020-01-06 07:00:00 2020-01-06  07:00:00

इसे हल करने के लिए, हम नीचे दिए गए दृष्टिकोण का पालन करेंगे:

समाधान 1

  • pd.date_range() का उपयोग करके डेटाफ्रेम 'datetime' कॉलम परिभाषित करें। इसे नीचे परिभाषित किया गया है:

pd.DataFrame({'datetime': pd.date_range('2020-01-01 07:00', periods=6)})
  • d वेरिएबल के लिए फॉर लूप सेट करके df['datetime'] कॉलम को एक-एक करके एक्सेस करें।

  • फॉर लूप से डेट और समय कन्वर्ट करें और इसे df['date'] और df['time'] के रूप में सेव करें। इसे नीचे परिभाषित किया गया है:

for d in df['datetime']:
    df['date'] = d.date()
    df['time'] = d.time()

उदाहरण

बेहतर समझ के लिए निम्न कोड देखें:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'datetime': pd.date_range('2020-01-01 07:00', periods=6)})
print("DataFrame is:\n", df)
for d in df['datetime']:
    df['date'] = d.date()
    df['time'] = d.time()
print(df)

आउटपुट

DataFrame is:
   datetime
0   2020-01-01 07:10:00
1   2020-01-02 07:10:00
2   2020-01-03 07:10:00
3   2020-01-04 07:10:00
4   2020-01-05 07:10:00
5   2020-01-06 07:10:00

Date-time-hour-minutes:
   datetime             date        time
0   2020-01-01 07:10:00 2020-01-01  07:10:00
1   2020-01-02 07:10:00 2020-01-02  07:10:00
2   2020-01-03 07:10:00 2020-01-03  07:10:00
3   2020-01-04 07:10:00 2020-01-04  07:10:00
4   2020-01-05 07:10:00 2020-01-05  07:10:00
5   2020-01-06 07:10:00 2020-01-06  07:10:00

समाधान 2

  • एक डेटाफ्रेम परिभाषित करें

  • df['datetime'] के अंदर pd.to_datetime() फ़ंक्शन लागू करें और dt.date का उपयोग करके डेट चुनें फिर इसे df['date'] के रूप में सेव करें

  • df['datetime'] के अंदर pd.to_datetime() फ़ंक्शन लागू करें और dt.time का उपयोग करके समय चुनें फिर इसे df['time'] के रूप में सेव करें

उदाहरण

बेहतर समझ के लिए निम्न कोड देखें:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'datetime': pd.date_range('2020-01-01 07:10', periods=6)})
print("DataFrame is:\n", df)
df['date'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.date
df['time'] = pd.to_datetime(df['datetime']).dt.time
print("Date-time-hour-minutes:\n", df)

आउटपुट

DataFrame is:
   datetime
0   2020-01-01 07:10:00
1   2020-01-02 07:10:00
2   2020-01-03 07:10:00
3   2020-01-04 07:10:00
4   2020-01-05 07:10:00
5   2020-01-06 07:10:00

Date-time-hour-minutes:
   datetime             date        time
0   2020-01-01 07:10:00 2020-01-01  07:10:00
1   2020-01-02 07:10:00 2020-01-02  07:10:00
2   2020-01-03 07:10:00 2020-01-03  07:10:00
3   2020-01-04 07:10:00 2020-01-04  07:10:00
4   2020-01-05 07:10:00 2020-01-05  07:10:00
5   2020-01-06 07:10:00 2020-01-06  07:10:00
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