在Pandas DataFrame中识别时间的时、分、秒并封装为函数

第一步：先将时间列转为标准datetime类型 #

你的原始数据中Datetime列末尾带有多余的 0，需要先清理并转换为Pandas的datetime类型，否则无法使用时间相关操作：

import pandas as pd

# 模拟你的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Datetime': [
        '2022-06-01 00:00:00 0',
        '2022-06-01 00:01:00 0',
        '2022-06-01 00:02:00 0',
        '2022-06-01 00:03:00 0',
        '2022-06-01 00:04:00 0'
    ]
})

# 清理字符串末尾的" 0"，再转为datetime类型
df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Datetime'].str.rsplit(' ', 1).str[0])

第二步：直接识别特定时/分/秒的行 #

利用Pandas的dt访问器，可以直接提取时间的小时、分钟、秒属性，再做等值判断：

• 筛选小时为00的行：

  hour_0_rows = df[df['Datetime'].dt.hour == 0]
  

• 筛选分钟为00的行：

  minute_0_rows = df[df['Datetime'].dt.minute == 0]
  

• 筛选秒为00的行：

  second_0_rows = df[df['Datetime'].dt.second == 0]
  

第三步：封装为通用函数 #

如果需要重复使用这个逻辑，可以封装成一个函数，支持指定时间单位和目标值：

def filter_time_by_unit(df, col_name, time_unit, target_value):
    # 检查并转换列为datetime类型
    if not pd.api.types.is_datetime64_any_dtype(df[col_name]):
        # 这里的清洗逻辑可根据你的实际数据调整，当前适配末尾带" 0"的情况
        df[col_name] = pd.to_datetime(df[col_name].str.rsplit(' ', 1).str[0])
    
    # 校验时间单位合法性
    valid_units = {'hour', 'minute', 'second'}
    if time_unit not in valid_units:
        raise ValueError(f"time_unit必须是{valid_units}中的一个")
    
    # 生成筛选掩码并返回结果
    time_attr = getattr(df[col_name].dt, time_unit)
    return df[time_attr == target_value]

函数使用示例

# 筛选小时为0的行
result_hour = filter_time_by_unit(df, 'Datetime', 'hour', 0)
print(result_hour)

# 筛选分钟为1的行
result_minute = filter_time_by_unit(df, 'Datetime', 'minute', 1)
print(result_minute)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user20737601