我正在尝试使用我现有的数据和时间数据来获取 Ts，看起来像
(Pdb) df[0][:7]
0 [Data & Time]
1 Jan 01 08:00:01.193
2 Jan 01 08:00:01.275
3 Jan 01 08:00:01.294
4 Jan 01 08:00:01.335
5 Jan 01 08:00:01.357
6 Jan 01 08:00:01.392
Name: 0, dtype: object因此，使用上面的数据，我打算用 value 插入另一列“Ts”，例如 df[0][i] - df[0][i-1]。
所以计划是
- 将数据分成两列
Jan 01 08:00:01.193->01/0108:00:01.193 - 插入新列“Ts”，总共构成 3 列。
我正在研究正则表达式来拆分列，但我想知道是否可以在不使用 for 循环的情况下访问和执行拆分所有数据？我对矢量化知之甚少，但我无法想象如何整合正则表达式......？
回答1
给定一个格式正确的 DataFrame：
timestamp
0 Jan 01 08:00:01.193
1 Jan 01 08:00:01.275
2 Jan 01 08:00:01.294
3 Jan 01 08:00:01.335
4 Jan 01 08:00:01.357
5 Jan 01 08:00:01.392我们可以先将其转换为 datetime：
df.timestamp = pd.to_datetime(df.timestamp, format='%b %d %H:%M:%S.%f')然后创建两个新列：
df['day/month'] = df.timestamp.dt.strftime('%d/%m')
df['time'] = df.timestamp.dt.time输出：
timestamp day/month time
0 1900-01-01 08:00:01.193 01/01 08:00:01.193000
1 1900-01-01 08:00:01.275 01/01 08:00:01.275000
2 1900-01-01 08:00:01.294 01/01 08:00:01.294000
3 1900-01-01 08:00:01.335 01/01 08:00:01.335000
4 1900-01-01 08:00:01.357 01/01 08:00:01.357000
5 1900-01-01 08:00:01.392 01/01 08:00:01.392000编辑：
顺便说一句，这不是正则表达式。它们是https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-format-codes。