如何处理Python中只包含小时、分钟和秒的字符串列

在python的pandas中，我使用

pd.to_datetime（data.observation_time，format=“%H:%M:%s”）

转换只有小时：分钟：秒的字符串列，然后结果总是包含计算机猜测的年：月：日，如下所示

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所以我这里的问题是如何转换只有小时：分钟：秒的字符串列？我不需要该列的年、月和日

使用pythons datetime对象时间功能：

data['Time'] = [val.time() for val in data['observation_time']]

你可以用

df['time'] = df['dates'].dt.time

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它将创建一个新列，其中只有从datetime列中提取的时间

您太接近了。实际上，

to_datetime

函数用于将

string

值转换为

datetime

对象。因此，您在

to_datetime

中提供的格式是字符串的当前格式，即python应该如何读取字符串。像这样，python知道日期实际上是一个

日期

，而不是一个简单的

字符串

完成此转换后，您可以使用

strftime

功能以自己的格式重新格式化日期

这里有一个例子：

# Import module
import pandas as pd

# Build dataframe
df = pd.DataFrame({"Date": ["1900-01-01 01:01:00",
                            "1900-01-01 02:01:00",
                            "1900-01-01 03:31:00",
                            "1900-01-01 04:01:04",
                            "1900-01-01 11:01:00"]})
print(df)
#                   Date
# 0  1900-01-01 01:01:00
# 1  1900-01-01 02:01:00
# 2  1900-01-01 03:31:00
# 3  1900-01-01 04:01:04
# 4  1900-01-01 11:01:00

# Convert the date column (string type) to datetime type
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(df)
#                    Date
# 0 1900-01-01 01:01:00
# 1 1900-01-01 02:01:00
# 2 1900-01-01 03:31:00
# 3 1900-01-01 04:01:04
# 4 1900-01-01 11:01:00

# Reformat the date column. Here Hours:minutes:seconds
df["Date"] = df.Date.dt.strftime("%H:%M:%S")
print(df)
#        Date
# 0  01:01:00
# 1  02:01:00
# 2  03:31:00
# 3  04:01:04
# 4  11:01:00

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我还想查看

pd.to_timedelta