如何在Pandas中将拆分的年月日小时转换为规范日期时间列？

步骤说明 #

借助pandas的日期时间处理工具，可快速完成格式转换，具体代码如下：

1. 导入依赖并构造原始DataFrame

import pandas as pd

# 你的原始数据结构
df = pd.DataFrame({
    'Year': [2022, 2022],
    'Month': [8, 8],
    'Day': [21, 21],
    'Hour': [5, 6]
})

2. 生成DD-MM-YYYY格式的Date列
   通过pd.to_datetime合并年月日列，再用strftime指定输出格式：

df['Date'] = pd.to_datetime(df[['Year', 'Month', 'Day']]).dt.strftime('%d-%m-%Y')

3. 生成HH:00:00格式的Time列
   对Hour列做补零处理，固定分钟和秒为00：

df['Time'] = df['Hour'].apply(lambda x: f"{x:02d}:00:00")

4. 提取目标列得到最终结果
   保留需要的Date和Time列：

final_df = df[['Date', 'Time']]

结果验证 #

打印final_df会输出：

Date      Time
0  21-08-2022  05:00:00
1  21-08-2022  06:00:00

（注：你给出的期望结果中第二行日期为22-08-2022，但原始数据中Day均为21，推测是笔误，上述代码输出为对应原始数据的正确结果）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akansha