pandasで省略された日付を補完しdatetimeに変換したい

Question

前提・実現したいこと

省略されている日付を補完して日付・時間から日時に変換したいのですができません
いい方法があれば教えてください。

雨量

5/1 1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
9:00
10:00
11:00
12:00

1. 日付と時間に分割
2. 日付をfillna(method="ffill", inplace=True)で欠損値を補完
3. 日付と時間を結合してdatetimeに変換

2、3はできるのですが1ができません

該当のソースコード

date = pd.Series(["5/1 1:00", "2:00", "3:00", "4:00", "5:00", "6:00", "7:00", "8:00", "9:00", "10:00", "11:00", "12:00"])

試したこと

date.str.split()

日付のところに時間が入ってしまうため日付に入った時間を移動したい

5/3	1:00
2:00
3:00
4:00
5:00
6:00
7:00
8:00
9:00
10:00
11:00
12:00

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.6.7
pandas 0.24.2

Answer 1

extractで正規表現で日付と時間を分離してから補完後、変換しました

import pandas as pd

se = pd.Series(
    [
        "5/1 1:00",
        "2:00",
        "3:00",
        "4:00",
        "5:00",
        "6:00",
        "7:00",
        "8:00",
        "9:00",
        "10:00",
        "11:00",
        "12:00",
    ]
)

df = (
    se.str.extract("(\d{1,2}/\d{1,2} )?(\d{1,2}:\d{2})")
    .fillna(method="ffill")
    .rename(columns={0: "date", 1: "time"})
)

df[["month", "day"]] = df["date"].str.split("/", expand=True).astype(int)

df[["hour", "minute"]] = df["time"].str.split(":", expand=True).astype(int)

df["year"] = 2021

df.drop(["date", "time"], axis=1, inplace=True)

pd.to_datetime(df)

Answer 2

以下のように先頭行から日付を抜き取り、各行をdatetimeに変換するのはどうでしょうか。

import pandas as pd

date = pd.Series(['5/1  1:00', '  2:00', '  3:00'])

d,t = date[0].split() # 「5/1」「1:00」
date[0] = t # 「1:00」

date = pd.to_datetime('2019/'+d+' '+date)
print(date)
"""
0   2019-05-01 01:00:00
1   2019-05-01 02:00:00
2   2019-05-01 03:00:00
dtype: datetime64[ns]
"""

Comments

[barobaro]

can110さんありがとうございます。
分離することしか考えになかったので日付をのけてしまえばいいですね。
スクレイピング時に日付データがあるのであとは時間だけを抽出すればできそうです。
date.str.extract("(\d{1,2}:\d{2})")