Python 3.x 组合不同的日期和时间列以形成日期时间值

我正在尝试从创建YYYY-MM-DD HH:MM:SS AM/PM格式（例如2017-01-01 12:00:00 AM） A.DDMMMYYYY格式的日期列（例如2017年1月1日）；和 B时间列的格式为HH:MM:SS AM/PM（例如，12:00:00 AM）

（b）中的AM/PM似乎是最大的问题

我尝试了一些从堆栈溢出的方法 A.读取.csv（parse_dates=[['date'，'time]]），然后使用pd.to_datetime（df，格式='%d%b%Y%H:%M:%S'）重新排列日期时间列。 B在尝试连接两个函数之前，使用datetime函数和time函数将“date”转换为使用pd.time_delta的timedelta。 C循环（） D编写解析器，然后将解析器与parse_dates=[['date'，'time']]一起包含到pd.read_csv命令中。（）

a

df=pd.read_csv（'a.csv'，parse_dates=[['date'，'time']]））
df['datetime']=pd.to_datetime（df['datetime']，format=format='%d%b%Y%H:%M:%S）

b<代码>df=pd.read\u csv（'a.csv'）） df[“日期”]=pd.to_datetime（df[“日期”]） df[“Time”]=pd.to_timedelta（df[“Time”]） df[“DateTime”]=df[“Date”]+df[“Time”]

c。与链接中的代码相同

d。与链接中的代码相同

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我收到了大量关于格式的错误消息，因为时间列在HH:MM:SS部分之后有AM或PM部分。

使用

将datetime

与

%I

用于解析小时，使用

%p

用于解析

AM/PM

。最后，如果需要在输出

AM/PM

中通过以下方式转换为字符串：

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对不起，我有一个后续问题。如果我的日期第一次被转换为df['date\u actual']=pd.到_datetime（df['date\u actual']，格式='%d%b%Y'），这样我就可以按照日期优先将不同的数据帧合并在一起，从而生成2017-01-01。如何将其与包含诸如12:00:00 AM等值的时间列合并？我又试过了，但我觉得没用

df = pd.read_csv('a.csv')

print (df)
        Date         Time
0  01JAN2017  12:00:00 AM

df["DateTime"] = pd.to_datetime(df["Date"] + ' ' +df["Time"],  format='%d%b%Y %I:%M:%S %p')
df["DateTime_str"] = df["DateTime"].dt.strftime('%Y-%m-%d %I:%M:%S %p')
print (df)
        Date         Time   DateTime            DateTime_str
0  01JAN2017  12:00:00 AM 2017-01-01  2017-01-01 12:00:00 AM