如何在Julia中为DataFrame的过夜时间数据添加一天？

针对你提供的连续约一天的小时数据场景（过夜时段需加一天修正日期），可以通过以下步骤实现：

实现代码 #

using CSV, DataFrames, Dates

# 读取原始数据
path = tempname()
write(path, "t\n9\n12\n18\n0\n5\n")
df = CSV.read(path, DataFrame, types=Dict(:t=>DateTime), dateformat="H")

# 提取小时字段用于判断跨天节点
df.hour = hour.(df.t)

# 标记跨天位置：当前小时小于前一个小时则为第二天起点
cross_day = [false; diff(df.hour) .< 0]

# 生成累计天数偏移：跨天后的所有记录需对应加天数
day_offset = cumsum(cross_day)

# 为时间字段添加天数偏移
df.t .+= Day.(day_offset)

# 清理临时字段（可选操作）
select!(df, :t)

运行结果 #

处理后的DataFrame输出如下：

5×1 DataFrame
 Row │ t
     │ DateTime
─────┼─────────────────────
   1 │ 0001-01-01T09:00:00
   2 │ 0001-01-01T12:00:00
   3 │ 0001-01-01T18:00:00
   4 │ 0001-01-02T00:00:00
   5 │ 0001-01-02T05:00:00

逻辑说明 #

1. 提取小时字段：通过hour.(df.t)获取每个时间记录的小时数，作为跨天判断的依据。
2. 标记跨天位置：利用diff(df.hour)计算相邻小时的差值，当差值为负时（如0点比前一条的18点小），说明该记录属于第二天。
3. 生成天数偏移：用cumsum(cross_day)累计跨天次数，得到每条记录需要添加的天数（跨天后的记录偏移量为1，之前为0）。
4. 应用偏移修正：将天数偏移转换为Day类型，加到原时间字段上，完成日期修正。

该方法同样适用于包含多次跨天的长时段小时数据，cumsum会自动累计每次跨天的偏移量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel YC Lin