在pandas中将datetime列拆分为date和time列

在pandas中，可以使用dt属性和strftime方法将datetime列拆分为date和time列。

首先，确保datetime列的数据类型是datetime类型，可以使用pd.to_datetime方法将其转换为datetime类型。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为datetime_column的datetime列。

import pandas as pd

# 将datetime列转换为datetime类型
df['datetime_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column'])

接下来，可以使用dt属性将datetime列拆分为date和time列。dt.date返回日期部分，dt.time返回时间部分。

# 拆分datetime列为date和time列
df['date_column'] = df['datetime_column'].dt.date
df['time_column'] = df['datetime_column'].dt.time

现在，df中将包含新的date_column和time_column列，分别表示日期和时间。

关于pandas的datetime操作，可以参考腾讯云的产品文档：pandas日期时间处理。

注意：以上答案仅供参考，具体实现方式可能因pandas版本和数据结构而有所不同。