pandas 时、分、秒数据列上有缺失数据，用自己写填充代码处理时间太长，求如何改进？

DAT_DAY DAT_MONTH DATE_YEAR UTC_HOUR UTC_MIN UTC_MIN_SEC UTC_SEC
0 4.0 NaN NaN 13.0 NaN NaN NaN
1 NaN 12.0 17.0 NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN 40.0 0:40:27 27.0
4 4.0 NaN NaN 13.0 NaN NaN NaN

数据上为递增且连续，例如 0 序号数据应为：4、12、17、13、40、0:40:24、24
主要是处理时、分、秒数据，求给个方法或思路

NaN

0:40:27

utc_min

dat_day

2 replies • 2019-01-10 10:35:07 +08:00

BingoXuan

Jan 10, 2019

先把 index 转换成 datetimeindex，然后从 index 中提取相关信息

princelai

Jan 10, 2019

连续且递增？每一条都递增一秒？那就太简单了

首先手动找出第 0 号数据，就比如你写的那个，这一步要手动找出来

```
dt = pd.datetime(2017,12,4,13,40,24)
ser = pd.Series([dt]*10000)
dt2 = pd.Series(map(lambda x:pd.Timedelta(x,unit="s"),ser.index.values)) + ser
dt2.apply(lambda x:(x.day,x.month,x.year,x.hour))
```

最后一步可以不要，只是用于格式化输出的