Python 将pandas字符串列转换为datetime，其中局部缺少小时部分

我把duration字符串记为'48M37s'，有时记为'1H38M29s'，还有一个字符串集合，它将此数据保存在pandas dataframe的列中

我正在尝试将duration列的数据类型转换为datetime，如下所示

pd.to_datetime(usg['duration'], format='%Hh %Mm %Ss')

但由于以下错误而失败

ValueError: time data '1h 38m 29s' does not match format '%Mm %Ss' (match)

我知道有时duration列的列表条目中缺少hour部分，我想知道如果一种格式与另一种格式不匹配，是否有办法指定多种格式

这样做将产生如下输出，保留列中条目的顺序

     00:39:40
     01:38:29
     07:39:40

你需要：

usg = pd.DataFrame({'duration':['7h 39m 40s','15h 39m 40s','39m 40s']})
print (usg)


usg['duration'] = np.where(usg.duration.str.contains('h'), 
                pd.to_datetime(usg['duration'], format='%Hh %Mm %Ss', errors='coerce'),
                pd.to_datetime(usg['duration'], format='%Mm %Ss',errors='coerce'))
print (usg)
             duration
0 1900-01-01 07:39:40
1 1900-01-01 15:39:40
2 1900-01-01 00:39:40

另一个解决方案：

usg['duration'] = pd.to_datetime(usg['duration'].where(usg.duration.str.contains('h'), 
                                 '0h '+ usg['duration']),format='%Hh %Mm %Ss')
print (usg)
             duration
0 1900-01-01 07:39:40
1 1900-01-01 15:39:40
2 1900-01-01 00:39:40

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更好地使用：

pd.to_timedelta（usg['duration']）

给出输出：

0   00:48:37
1   01:38:29
Name: duration, dtype: timedelta64[ns]

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这将在OP的示例数据上失败，也不要发布代码片段，因为这对其他人没有用处。您应该发布一个完整的代码示例，演示此操作是否适用于OPThis not fail。很抱歉，我的数据中缺少

s

，重点仍然是，请不要发布简短的代码片段，答案应完整，包含示例数据、代码和生成的输出，因为当前它看起来像一条注释

usg = pd.DataFrame({'duration': ['48m 37s', '1h 38m 29s']})

pd.to_timedelta(usg['duration'])

0   00:48:37
1   01:38:29
Name: duration, dtype: timedelta64[ns]