如何添加 pandas 日期时间转换的开始日期并将公式扩展到所有行，就像在 Excel 中一样？

Question

我创建了一个简单的单列数据框，其中包含 %H:%M:%S 格式的字符串时间值。

import pandas as pd 

data = ['22:00:00', '22:30:00', '23:00:00', '23:30:00', '00:00:00', '00:30:00', '01:00:00']
df = pd.DataFrame(data, columns = ['DateTime'])
df

结果是：

    DateTime
0   22:00:00
1   22:30:00
2   23:00:00
3   23:30:00
4   00:00:00
5   00:30:00
6   01:00:00

如何将日期（即今天：2019-10-28）附加到第一行的时间，并将其扩展到所有剩余时间，在午夜结束新的一天（如第 4 列）。

期望的结果是：

    DateTime
0   2019-10-28 22:00:00
1   2019-10-28 22:30:00
2   2019-10-28 23:00:00
3   2019-10-28 23:30:00
4   2019-10-29 00:00:00
5   2019-10-29 00:30:00
6   2019-10-29 01:00:00

我已经尝试过

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df.DateTime, format='%H:%M:%S')

但它从 1900 年 1 月 1 日开始日期，并且不会在午夜结束。

Answer 1

通过创建隐藏组来修复，cumsum由于时间差小于 0，我们应该发现这是新的一天，因为 23:99 总是大于 00:00。

s=pd.to_timedelta(df.DateTime)
pd.to_timedelta(s.diff().dt.total_seconds().lt(0).cumsum(),unit='D')+s+pd.to_datetime('2019-10-28')
Out[37]: 
0   2019-10-28 22:00:00
1   2019-10-28 22:30:00
2   2019-10-28 23:00:00
3   2019-10-28 23:30:00
4   2019-10-29 00:00:00
5   2019-10-29 00:30:00
6   2019-10-29 01:00:00
Name: DateTime, dtype: datetime64[ns]