Python 如何修复转换为datetime时的ValueError？

timedata与我的格式不匹配的错误

以下是数据示例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'TransactionTime': ['Sat Feb 02 12:50:00 IST 2019']})

这是我的代码：

data['TransactionTime']=pd.to_datetime（data['TransactionTime']，格式='%a%b%d%H:%M:%S%Z%Y'）

回溯

---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\tools\datetimes.py in\u convert\u list like\u datetimes（参数、格式、名称、tz、单位、错误、推断日期时间格式、日期优先、年份优先、精确）
431尝试：
-->432个值，tz=转换.datetime\u到\u datetime64（arg）
433 return DatetimeIndex.\u simple\u new（值，name=name，tz=tz）
pandas\\ libs\tslibs\conversion.pyx在pandas中。\ libs.tslibs.conversion.datetime\u to_datetime64（）
TypeError:无法识别的值类型：
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
ValueError回溯（最近一次调用上次）
在里面
---->1数据['TransactionTime']=pd.to_datetime（数据['TransactionTime']，格式='%a%b%d%H:%M:%S%Z%Y'）
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\tools\datetimes.py in to_datetime（arg、errors、dayfirst、yearfirst、utc、格式、精确、单位、推断日期时间格式、原点、缓存）
726结果=参数映射（缓存数组）
727其他：
-->728 values=convert_listlike（参数值，格式）
729结果=arg.\u构造函数（值，索引=arg.index，名称=arg.name）
730 elif isinstance（参数，（abCDATA帧，abc.MutableMapping））：
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\tools\datetimes.py in\u convert\u list like\u datetimes（参数、格式、名称、tz、单位、错误、推断日期时间格式、日期优先、年份优先、精确）
433 return DatetimeIndex.\u simple\u new（值，name=name，tz=tz）
434除了（ValueError，TypeError）：
-->435升e
436
437如果结果为无：
e:\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\tools\datetimes.py in\u convert\u list like\u datetimes（参数、格式、名称、tz、单位、错误、推断日期时间格式、日期优先、年份优先、精确）
398试试：
399结果，时区=数组\u strptime(
-->400参数，格式，精确=精确，错误=错误
401                     )
402如果格式为“%Z”或格式为“%Z”：
熊猫\\u libs\tslibs\strptime.pyx在熊猫中。_libs.tslibs.strptime.array_strptime（）
ValueError:时间数据“Sat Feb 02 12:50:00 IST 2019”与格式“%a%b%d%H:%M:%S%Z%Y”不匹配（匹配）

错误很可能源于

%Z

无法将

IST

解析到正确时区的问题。有多个时区可以缩写为“IST”，因此无论如何它都是不明确的

要将例如“IST”解析为特定时区，您可以定义映射dict并将其提供给

dateutil

的parser.parse：

import pandas as pd
import dateutil

tzmap = {'IST': dateutil.tz.gettz('Asia/Kolkata')}

data = pd.DataFrame({'TransactionTime': ['Sat Feb 02 12:50:00 IST 2019']})

data['TransactionTime'] = data['TransactionTime'].apply(lambda t: dateutil.parser.parse(t, tzinfos=tzmap))

# data['TransactionTime']
# 0   2019-02-02 12:50:00+05:30
# Name: TransactionTime, dtype: datetime64[ns, tzfile('Asia/Calcutta')]

---

错误很可能源于

%Z

无法将

IST

解析到正确时区的问题。有多个时区可以缩写为“IST”，因此无论如何它都是不明确的

要将例如“IST”解析为特定时区，您可以定义映射dict并将其提供给

dateutil

的parser.parse：

import pandas as pd
import dateutil

tzmap = {'IST': dateutil.tz.gettz('Asia/Kolkata')}

data = pd.DataFrame({'TransactionTime': ['Sat Feb 02 12:50:00 IST 2019']})

data['TransactionTime'] = data['TransactionTime'].apply(lambda t: dateutil.parser.parse(t, tzinfos=tzmap))

# data['TransactionTime']
# 0   2019-02-02 12:50:00+05:30
# Name: TransactionTime, dtype: datetime64[ns, tzfile('Asia/Calcutta')]

如果您的数据有多个时区。

• 将唯一时区映射到相应的UTC偏移量，然后本地化
• 创建

  DateTime

  列后，可以删除其他列。

  • df.drop（列=['a'，'b'，'d'，'time'，'tz'，'Y'，'TTime'，，inplace=True）

或者

• 映射到时区名称而不是偏移量。
  • 在

    格式

    参数中使用

    %Z

    而不是

    %Z

df_tzs=df.tz.unique（）.tolist（）
tzs=[“亚洲/加尔各答”，“美国/东部”]
maps=dict（zip（df_tzs，tzs））
df.tz=df.tz.map（地图）
df['DateTime']=pd.to_DateTime（pd.to_DateTime（df.Y+df.b+df.d+df.time+df.tz，格式=“%Y%b%d%H:%M:%S%Z”），utc=True）。dt.tz_转换（'Asia/Kolkata'）
t时间a b d时间tz Y日期时间
2019年2月2日星期六12:50:00 IST 2019年2月2日星期六12:50:00亚洲/加尔各答2019-02-02 12:50:00+05:30
美国东部时间2019年2月2日星期六12:50:00美国东部时间2019年2月2日星期六12:50:00美国/东部时间2019-02-02 23:20:00+05:30

如果您的数据有多个时区。

• 将唯一时区映射到相应的UTC偏移量，然后本地化
• 创建

  DateTime

  列后，可以删除其他列。

  • df.drop（列=['a'，'b'，'d'，'time'，'tz'，'Y'，'TTime'，，inplace=True）

或者

• 映射到时区名称而不是偏移量。
  • 在

    格式

    参数中使用

    %Z

    而不是

    %Z

df_tzs=df.tz.unique（）.tolist（）
tzs=[“亚洲/加尔各答”，“美国/东部”]
maps=dict（zip（df_tzs，tzs））
df.tz=df.tz.map（地图）
df['DateTime']=pd.to_DateTime（pd.to_DateTime（df.Y+df.b+df.d+df.time+df.tz，格式=“%Y%b%d%H:%M:%S%Z”），utc=True）。dt.tz_转换（'Asia/Kolkata'）
t时间a b d时间tz Y日期时间
2019年2月2日星期六12:50:00 IST 2019年2月2日星期六12:50:00亚洲/加尔各答2019-02-02 12:50:00+05:30
美国东部时间2019年2月2日星期六12:50:00美国东部时间2019年2月2日星期六12:50:00美国/东部时间2019-02-02 23:20:00+05:30

它可能会帮助您了解什么是

数据['TransactionTime']

。根据，它需要是“int，float，str，datetime，list，tuple，1-d数组，Series-DataFrame/dict-like”，如果你遇到了这个错误，它很可能不是。另一种可能是，您要求将其格式化为

'%a%b%d%H:%M:%S%Z%Y'

，一个