Python/Pandas -将带有浮点数的每小时列(例如3.30)添加到时间列(例如上午7:00)

Python/Pandas是一种流行的编程语言和数据处理库，它提供了丰富的功能和工具来处理和分析数据。在处理带有浮点数的每小时列并添加到时间列的情况下，可以使用Pandas库中的日期时间功能来实现。

首先，我们需要确保将每小时列和时间列正确地解析为Pandas的日期时间格式。可以使用pd.to_datetime()函数将它们转换为日期时间对象。假设每小时列名为hourly_column，时间列名为time_column，可以使用以下代码进行转换：

import pandas as pd

# 将每小时列和时间列转换为日期时间对象
df['hourly_column'] = pd.to_datetime(df['hourly_column'], format='%H.%M')
df['time_column'] = pd.to_datetime(df['time_column'], format='%I:%M %p')

接下来，我们可以使用Pandas的日期时间功能来将每小时列的值添加到时间列。可以使用pd.Timedelta()函数将每小时列的值转换为时间增量，并使用+运算符将其添加到时间列。假设我们想将每小时列的值添加到时间列，并将结果存储在新的列result_column中，可以使用以下代码：

# 将每小时列的值添加到时间列，并将结果存储在新的列中
df['result_column'] = df['time_column'] + pd.Timedelta(hours=df['hourly_column'].dt.hour, minutes=df['hourly_column'].dt.minute)

这样，每小时列的浮点数值将被添加到时间列，并存储在新的列中。

对于Pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的产品介绍链接：Pandas - 数据处理和分析库。

请注意，以上答案仅供参考，具体实现可能因数据结构和需求而有所不同。