Python 将Pandas列转换为DateTime II

我正在尝试将一列日期时间字符串转换为可理解的日期时间格式。当然，我已经在谷歌上搜索并尝试了几种解决方案。

这一条似乎对我来说是最令人鼓舞的，但两种推荐的方法对我的数据集都不起作用。 详情如下: 数据集名称：co

列：索引列

格式：2015年7月15日24:00，之前或之后不再有布兰克斯

我的努力：

co['newdate'] = pd.to_datetime(co.index, format='%d.%m.%Y %H:%M')

我将索引列转换为名为“Datum”的“normal”列后尝试的下一个

错误：时间数据“15.07.2015 24:00”与格式“%d.%m.%Y%H:%m”不匹配

---

这两种解决方案都会出现此错误。有人知道吗？

您的格式字符串正确，但您的数据不正确，

24

不是有效的小时组件，因此出现错误：

In [138]:

pd.to_datetime('15.07.2015 24:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M')
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format)
    329             try:
--> 330                 values, tz = tslib.datetime_to_datetime64(arg)
    331                 return DatetimeIndex._simple_new(values, None, tz=tz)

pandas\tslib.pyx in pandas.tslib.datetime_to_datetime64 (pandas\tslib.c:23823)()

TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'>

During handling of the above exception, another exception occurred:

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-138-1546fb6950f0> in <module>()
----> 1 pd.to_datetime('15.07.2015 24:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M')

C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in to_datetime(arg, errors, dayfirst, utc, box, format, exact, coerce, unit, infer_datetime_format)
    343         return _convert_listlike(arg, box, format)
    344 
--> 345     return _convert_listlike(np.array([ arg ]), box, format)[0]
    346 
    347 class DateParseError(ValueError):

C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format)
    331                 return DatetimeIndex._simple_new(values, None, tz=tz)
    332             except (ValueError, TypeError):
--> 333                 raise e
    334 
    335     if arg is None:

C:\WinPython-64bit-3.4.3.5\python-3.4.3.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py in _convert_listlike(arg, box, format)
    305                     try:
    306                         result = tslib.array_strptime(
--> 307                             arg, format, exact=exact, coerce=coerce
    308                         )
    309                     except (tslib.OutOfBoundsDatetime):

pandas\tslib.pyx in pandas.tslib.array_strptime (pandas\tslib.c:39900)()

ValueError: time data '15.07.2015 24:00' does not match format '%d.%m.%Y %H:%M' (match)

您需要将

24

替换为

0

，以便对此进行分析：

In [140]:
pd.to_datetime('15.07.2015 00:00', format = '%d.%m.%Y %H:%M')

Out[140]:
Timestamp('2015-07-15 00:00:00')

因此，您可以调用矢量化来修复这些错误的小时值：

In [144]:
df = pd.DataFrame({'date':['15.07.2015 24:00']})
print(df)
df['date'] = df['date'].str.replace('24:','00:')
print(df)
pd.to_datetime(df['date'], format = '%d.%m.%Y %H:%M')

               date
0  15.07.2015 24:00
               date
0  15.07.2015 00:00
Out[144]:
0   2015-07-15
Name: date, dtype: datetime64[ns]

因此，在您的情况下，您可以：

co.index = co.index.str.replace('24:','00:')

---

然后像以前一样转换

哇，真是太优雅了。然而，这并不完全正确，因为2015年7月15日24:00实际上是2015年7月16日00:00-表示第二天的午夜，我将转换为

00:00

或

23:59

，然后在这些行中添加一天/分钟

In [144]:
df = pd.DataFrame({'date':['15.07.2015 24:00']})
print(df)
df['date'] = df['date'].str.replace('24:','00:')
print(df)
pd.to_datetime(df['date'], format = '%d.%m.%Y %H:%M')

               date
0  15.07.2015 24:00
               date
0  15.07.2015 00:00
Out[144]:
0   2015-07-15
Name: date, dtype: datetime64[ns]

co.index = co.index.str.replace('24:','00:')