提问人：Samovian 提问时间：9/4/2023 更新时间：9/4/2023 访问量：33
如何在 pandas to_datetime 中处理可选小时格式？
How to deal optionnal hour format in pandas to_datetime?
问：
我需要处理字符串的数据帧（顺便说一句，跑步过程），人们在一小时之前完成，因此它的格式为“%M：%S”，例如：“54：45”，有些人在 1 小时后完成，因此格式为“%H：%M：%S”，例如：“1：05：11”
这里有一些代码要测试：
df = pd.DataFrame({'time': ['1:01:16','1:05:11','1:08:43','1:03:30','57:43']})
pandas 不喜欢混合格式并告诉我这个错误：
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'],format='%H:%M:%S').dt.time
ValueError：时间数据“57：43”与格式“%H：%M：%S”不匹配，位于 位置 4.您可能想尝试： - 如果字符串的格式一致，则传递; - 如果你的字符串都是ISO8601的，但不一定是完全相同的格式，则通过; - 传递 ，并且将单独推断每个元素的格式。您可能希望与 这。
formatformat='ISO8601'format='mixed'dayfirst
所以我尝试了 format='mixed'，但我也收到这个错误：
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'],format='mixed').dt.time
DateParseError：小时必须在 0..23：57：43 中，位于位置 4
你有什么想法来妥善处理这个问题？
答：
2赞
jezrael
9/4/2023
#1
您可以分别使用参数 for 将不匹配的格式与 Series.fillna 进行转换，以替换此值：errors='coerce'NaT
df['time'] = (pd.to_datetime(df['time'],format='%H:%M:%S', errors='coerce')
.fillna(pd.to_datetime(df['time'],format='%M:%S', errors='coerce'))
.dt.time)
print (df)
time
0 01:01:16
1 01:05:11
2 01:08:43
3 01:03:30
4 00:57:43
评论
1赞
Samovian
9/4/2023
它工作正常，谢谢！
评论