如何使用Pandas将DataFrame日期时间列回退1小时

看起来你需要把DataFrame里的时间整体回退1小时，同时处理跨天的情况（比如凌晨0点回退到前一天的23点）。我来帮你一步步实现这个需求：

核心思路 #

我们可以先把日期列和小时编码列合并成标准的datetime类型，这样就能方便地进行时间加减操作，之后再拆分回原来的日期和小时编码格式，替换原DataFrame的对应列。

具体实现代码 #

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame已经存在，名为df1
# 第一步：处理前一组时间列（列1和列2）
# 合并日期和小时编码为datetime字符串：YYYYMMDD + HH（小时编码转成2位小时）
df1['temp_datetime1'] = pd.to_datetime(
    df1[1].astype(str) + df1[2].astype(str).str.zfill(4).str[:2],
    format='%Y%m%d%H'
)
# 回退1小时
df1['temp_datetime1'] = df1['temp_datetime1'] - pd.Timedelta(hours=1)
# 拆分回日期（YYYYMMDD）和小时编码（HH*100）
df1[1] = df1['temp_datetime1'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(int)
df1[2] = df1['temp_datetime1'].dt.hour * 100

# 第二步：处理后一组时间列（列4和列5）
df1['temp_datetime2'] = pd.to_datetime(
    df1[4].astype(str) + df1[5].astype(str).str.zfill(4).str[:2],
    format='%Y%m%d%H'
)
df1['temp_datetime2'] = df1['temp_datetime2'] - pd.Timedelta(hours=1)
df1[4] = df1['temp_datetime2'].dt.strftime('%Y%m%d').astype(int)
df1[5] = df1['temp_datetime2'].dt.hour * 100

# 清理临时列
df1.drop(['temp_datetime1', 'temp_datetime2'], axis=1, inplace=True)

代码解释 #

• 合并时间列：我们把日期列（列1、列4）转成字符串，小时编码列（列2、列5）转成字符串后补前导零到4位（比如100变成0100），取前两位得到小时数，然后拼接成YYYYMMDDHH格式的字符串，再转成datetime类型。
• 时间回退：用pd.Timedelta(hours=1)来减去1小时，自动处理跨天的情况（比如2017-01-01 00:00减去1小时会变成2016-12-31 23:00）。
• 拆分回原格式：把处理后的datetime转成YYYYMMDD格式的整数作为新的日期列，小时数乘以100得到新的小时编码列（比如23点变成2300，0点变成0）。
• 清理临时列：最后删除我们创建的临时datetime列，保持DataFrame整洁。

这样处理后，你的DataFrame就会完全符合你期望的时间格式啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2100039