如何为pandas DataFrame的年-月-日格式DateStamp列添加小时信息

你可以根据自己的数据情况选择以下两种方案：

方案1：直接生成连续小时序列（适配当前场景，效率最高） #

你的数据刚好是2017年全年的小时级数据（共365*24=8760行），直接生成完整的连续时间序列覆盖原DateStamp列即可：

import pandas as pd

day_ahead_DK1['DateStamp'] = pd.date_range(
    start="2017-01-01",
    periods=len(day_ahead_DK1),
    freq="H"
)

方案2：按日期分组补小时（通用场景） #

如果后续你需要处理的数据存在日期不连续、但单天内24小时数据完整且顺序正确的情况，可以用分组计算小时增量的方法实现：

import pandas as pd

# 先将原日期列转为datetime格式
day_ahead_DK1['DateStamp'] = pd.to_datetime(day_ahead_DK1['DateStamp'])
# 按日期分组，获取每个日期内的行序号作为小时数，转为时间增量叠加到原日期上
day_ahead_DK1['DateStamp'] = day_ahead_DK1['DateStamp'] + pd.to_timedelta(
    day_ahead_DK1.groupby('DateStamp').cumcount(),
    unit="H"
)

结果验证 #

运行完成后可以执行以下代码检查输出是否符合预期：

print(day_ahead_DK1.head())
print(day_ahead_DK1.tail())

内容的提问来源于stack exchange，提问作者errenmike1806