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我想知道是否有人可以帮我解决这个问题：我有一个熊猫数据框（从文本文件生成），它的结构应该类似于这个：

import pandas as pd

data = {'Objtype'   : ['bias', 'bias', 'flat', 'flat', 'StdStar', 'flat', 'Arc', 'Target1', 'Arc', 'Flat', 'Flat', 'Flat', 'bias', 'bias'], 
        'UT'        :  pd.date_range("23:00", "00:05", freq="5min").values,
        'Position'  : ['P0', 'P0', 'P0', 'P0', 'P1', 'P1','P1', 'P2','P2','P2', 'P0', 'P0', 'P0', 'P0']}

df   = pd.DataFrame(data=data)

我想做一些考虑到观察时间的操作，所以我将UT列从string格式更改为 numpy datetime64：

df['UT'] = pd.to_datetime(df['UT'])

这给了我这样的东西：

   Objtype Position                  UT
0     bias       P0 2016-08-31 23:45:00
1     bias       P0 2016-08-31 23:50:00
2     flat       P0 2016-08-31 23:55:00
3     flat       P0 2016-08-31 00:00:00
4  StdStar       P1 2016-08-31 00:05:00
5     flat       P1 2016-08-31 00:10:00
6      Arc       P1 2016-08-31 00:15:00
7  Target1       P1 2016-08-31 00:20:00

但是，这里有两个问题：

首先）将年/月/日分配给当前。

第二）这一天从 23:59 -> 00:00 没有改变。相反，它已经倒退了。

如果我们知道第一个数据框索引行的真实日期，并且我们知道所有条目都是按顺序排列的（并且它们总是从日落到日出）。我们如何纠正这些问题？

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要查找 2 行之间的时间增量：

df.UT - df.UT.shift()
Out[48]: 
0                 NaT
1            00:05:00
2            00:05:00
3   -1 days +00:05:00
4            00:05:00
5            00:05:00
6            00:05:00
7            00:05:00
Name: UT, dtype: timedelta64[ns]

要查找时间倒退的时间：

df.UT - df.UT.shift() < pd.Timedelta(0)
Out[49]: 
0    False
1    False
2    False
3     True
4    False
5    False
6    False
7    False
Name: UT, dtype: bool

为每行向后增加 1 天：

((df.UT - df.UT.shift() < pd.Timedelta(0))*pd.Timedelta(1, 'D'))
Out[50]: 
0   0 days
1   0 days
2   0 days
3   1 days
4   0 days
5   0 days
6   0 days
7   0 days
Name: UT, dtype: timedelta64[ns]

要在系列节目中向前广播额外的日子，请使用以下cumsum模式：

((df.UT - df.UT.shift() < pd.Timedelta(0))*pd.Timedelta(1, 'D')).cumsum()
Out[53]: 
0   0 days
1   0 days
2   0 days
3   1 days
4   1 days
5   1 days
6   1 days
7   1 days
Name: UT, dtype: timedelta64[ns]

将此校正向量添加回原始UT列：

df.UT + ((df.UT - df.UT.shift() < pd.Timedelta(0))*pd.Timedelta(1, 'D')).cumsum()
Out[51]: 
0   2016-08-31 23:45:00
1   2016-08-31 23:50:00
2   2016-08-31 23:55:00
3   2016-09-01 00:00:00
4   2016-09-01 00:05:00
5   2016-09-01 00:10:00
6   2016-09-01 00:15:00
7   2016-09-01 00:20:00
Name: UT, dtype: datetime64[ns]
于 2016-08-31T23:05:24.937 回答