Python 将范围时间数据转换为datetime，将pandas中的datetime转换为_datetime

我有一个数据框“DTime”列，其中包含日期和时间数据：

    01JAN2004 00:00-01:00
    01JAN2004 01:00-02:00

我尝试使用以下方法进行分析：

pd.to_datetime(df['DTime'], format='%d%b%Y %H:%M-%H:%M')

但这给了：

error: redefinition of group name 'H' as group 6; was group 4

我已尝试删除“-H:M”，但这会导致“未转换的数据错误”

有没有办法做到这一点并将时基设置为给定的第一个小时？

df=pd.DataFrame([
df = pd.DataFrame([
        '01JAN2004 00:00-01:00',
        '01JAN2004 01:00-02:00'
        ], columns=['dstr'])

date_regex = '(?P<date>\d\d\w{3}\d{4})'
beg_regex = '(?P<beg_hour>\d\d):(?P<beg_min>\d\d)'
end_regex = '(?P<end_hour>\d\d):(?P<end_min>\d\d)'
regex = '{} {}-{}'.format(date_regex, beg_regex, end_regex)
d1 = df.dstr.str.extract(regex, expand=True)
for c in ['beg_hour', 'beg_min', 'end_hour', 'end_min']:
    d1[c] = d1[c].astype(int)

pd.concat([
        pd.to_datetime(d1.date, format='%d%b%Y') + \
        pd.to_timedelta(d1.beg_hour, unit='H'),
        pd.to_datetime(d1.date, format='%d%b%Y') + \
        pd.to_timedelta(d1.beg_hour, unit='H')
    ], axis=1, keys=['Beg', 'End'])

“2004年1月1日00:00-01:00”，
“2004年1月1日01:00-02:00”
]，列=['dstr']）
date_regex='（？P\d\d\w{3}\d{4}）'
beg_regex='（？P\d\d）：（？P\d\d）'
end_regex='（？P\d\d）：（？P\d\d）'
regex='{}{}-{}'。格式（date_regex，beg_regex，end_regex）
d1=df.dstr.str.extract（regex，expand=True）
对于[beg_hour]、[beg_min]、[end_hour]、[end_min]中的c：
d1[c]=d1[c].aType（int）
海螺([
pd.to_datetime（d1.date，格式=“%d%b%Y”）+\
局部放电至时间增量（d1.1小时，单位为小时），
pd.to_datetime（d1.date，格式=“%d%b%Y”）+\
局部放电至时间增量（d1.1小时，单位为小时）
]，轴=1，键=['Beg'，'End']）

---

您需要确定最终的df应该是什么样子，您是否希望从这个范围中选择2个日期时间？Beg and end或者您只想要开放时间？仅在这种情况下开放时间。谢谢，我以前没有使用/看到过这样的解决方案。我只需要乞讨的时间，但这对未来是有用的