Python 日期时间转换值错误

我有一个错误时间（24:00:00到26:18:00）的数据集，我想知道用python处理此类数据的最佳方法是什么

我尝试使用以下代码将列从object转换为datetime：

stopTimeArrDep['departure_time'] =  pd.to_datetime(stopTimeArrDep['departure_time']\
                                                   ,format='%H:%M:%S')

但我得到了这个错误：

ValueError: time data '24:04:00' does not match format '%H:%M:%S' (match)

因此，我尝试添加

errors='compresse'

以避免此错误。但我最终得到的是空列，每行都添加了不需要的日期

stopTimeArrDep['departure_time'] =  pd.to_datetime(stopTimeArrDep['departure_time']\
                                                   ,format='%H:%M:%S',errors='coerce')

输出样本：

original_col    converted_col
23:45:00        1/1/00 23:45:00
23:51:00        1/1/00 23:51:00
24:04:00
23:42:00        1/1/00 23:42:00
26:01:00

任何关于处理此问题的最佳方法的建议。谢谢，

解决方案 如果有意义的话，您可以将

原始列

视为经过的时间间隔，而不是时间。您可以使用

datetime.timedelta

，然后将此

datetime.timedelta

添加到

datetime.datetime

以获取一些datetime对象；您最终可以使用它分别获取日期和时间

例子

从datetime导入datetime，timedelta
时间字符串=“20:30:20”
t=datetime.utcnow（）
打印（'t:{}'。格式（t））
HH，MM，SS=[int（x）表示时间上的x_string.split（'：'）]
dt=时间增量（小时=小时，分钟=毫米，秒=秒）
打印（'dt:{}'。格式（dt））
t2=t+dt
打印（'t2:{}'。格式（t2））
打印（'t2.date:{}| t2.time:{}'。格式（str（t2.date（））、str（t2.time（））.split（'.'）[0]））

输出：

t: 2019-10-24 04:43:08.255027
dt: 20:30:20
t2: 2019-10-25 01:13:28.255027
t2.date: 2019-10-25 | t2.time: 01:13:28

0   2019-10-25 09:38:39.349410
1   2019-10-25 09:44:39.349410
2   2019-10-25 09:57:39.349410
3   2019-10-25 09:35:39.349410
4   2019-10-25 11:54:39.349410
Name: t2, dtype: datetime64[ns]

为您的用例

#定义自定义函数
def进程行（时间字符串）：
HH，MM，SS=[int（x）表示时间上的x_string.split（'：'）]
dt=时间增量（小时=小时，分钟=毫米，秒=秒）
返回dt
#制作虚拟数据
原件=[“23:45:00”、“23:51:00”、“24:04:00”、“23:42:00”、“26:01:00”]
df=pd.DataFrame（{'original_col'：original_col，'dt'：None}）
#进程数据帧
df['dt']=df.apply（λx:process_行（x['original_col']），轴=1）
df['t']=datetime.utcnow（）
df['t2']=df['dt']+df['t']
#从时间戳中提取日期
df['Date']=[df['t2']中d的datetime.Date（d）]
#从时间戳中提取时间
df['Time']=[df['t2']中d的datetime.Time（d）
df

输出：

使用

pandas.to\u datetime（）

：

pd.to_datetime（df['t2']，格式='%H:%M:%S'，错误='concurve'）

输出：

t: 2019-10-24 04:43:08.255027
dt: 20:30:20
t2: 2019-10-25 01:13:28.255027
t2.date: 2019-10-25 | t2.time: 01:13:28

0   2019-10-25 09:38:39.349410
1   2019-10-25 09:44:39.349410
2   2019-10-25 09:57:39.349410
3   2019-10-25 09:35:39.349410
4   2019-10-25 11:54:39.349410
Name: t2, dtype: datetime64[ns]

工具书类

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出现错误的原因是您的

H

值大于23:59:59（一天只有24小时）。这些值也不能被“强制”。如果您有日期和时间，您可以将日期提前到第二天&到达24小时后，时间可以从0开始。谢谢您的回复。我只有几次了。谢谢你的回复。我不知道如何将其反映到我的dataframe列中。你能给我澄清一下吗。谢谢，如果你考虑一个单行在<代码>原语>代码>，我上面提到的，可以应用到这一点。因此，您可以创建一个自定义函数，只需传入

time\u字符串

和一些datetime（作为参考：这将替换

t

），然后输出t2。这可以应用于每一行，并最终存储在一个新列中。为此，您需要使用

pandas.Series.apply

。为了更清晰，我将添加更多内容。@leena请参见：部分，以获取您的用例为例。谢谢您的CypherX。但是时间列仍然是

对象

而不是

日期时间

。