python - 如何解析多个 Pandas 日期时间格式

Question

不幸的是，我有一个 pandas 数据框，它从以下位置切换日期时间格式:

到:

我需要将 df['DT'] 解析为 Datetime，然后是 DatetimeIndex。它似乎有效，但随后保留了两种类型的日期时间:

df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['DT'])
df = df.set_index('Datetime')
del df['DT']

但是 pandas 时间序列功能不起作用，即:

from datetime import time
df.between_time(time(0),time(8,59,59))

抛出错误:TypeError: Index must be DatetimeIndex。

因此，我想知道如何将这两种不同的日期时间格式解析为单个 DateTimeIndex。感谢您的帮助!

Answer 1

首先，尝试以下操作:

In[54]: b = '2010-10-02T24:00:00+0000'

In[55]: pd.to_datetime(b,errors='raise')
(... ...)
ValueError: hour must be in 0..23

这告诉你变量 {b} 的日期时间格式是错误的。所以这里有两个选择。第一个是更正 str 格式(将“24”修改为“00”)，然后应用 {pd.to_datetime} 函数:

In[56]: df
Out[56]: 
                              0
0  11/23/2014 01:37:00 AM +0000
1      2010-10-02T00:00:00+0000

In[57]: pd.to_datetime(df[0])
Out[57]: 
0   2014-11-23 01:37:00
1   2010-10-02 00:00:00
Name: 0, dtype: datetime64[ns]

第二个是在 {pd.to_datetime} 函数中指定格式，以便它可以识别你的特殊 str 格式(如果你想在这种情况下保留你的时间信息，这不是很简单)