Python pandas根据日期和列添加小时修改数据帧

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化。

根据日期和列添加小时修改数据帧可以通过以下步骤实现：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建数据帧：

df = pd.DataFrame({'日期': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                   '数值': [10, 20, 30]})

1. 将日期列转换为日期时间类型：

df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

1. 添加小时列：

df['小时'] = df['日期'].dt.hour

这样就可以根据日期和列添加小时修改数据帧了。通过将日期列转换为日期时间类型，我们可以使用dt属性访问日期时间相关的属性和方法，例如hour表示小时。

Python pandas的优势在于其简单易用的API和丰富的功能，可以高效地处理大规模的数据。它在数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等方面都有广泛的应用场景。

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