如何处理 pandas to_datetime 中的可选小时格式？

Question

我需要处理一个字符串数据框（顺便说一句，跑步课程），其中人们在一小时之前完成，因此它的格式为“％M：％S”，例如：“54:45”，有些人在一小时后完成，所以格式为“%H:%M:%S”，例如：“1:05:11”

这里有一些要测试的代码：

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： - 如果您的字符串具有一致的格式，则传递

format

； - 如果您的字符串都是 ISO8601 但格式不一定完全相同，则传递

format='ISO8601'

； - 传递

format='mixed'

，将为每个元素单独推断格式。您可能想同时使用

dayfirst

这个。

所以我尝试了 format='mixed'，但我也收到此错误：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'],format='mixed').dt.time

DateParseError：小时必须在 0..23: 57:43，位置 4

您有什么想法来妥善处理这个问题？

Answer 1

您可以使用

errors='coerce'

参数分别转换两种格式，对于不匹配的格式，使用 NaT

 替换此值：

Series.fillna