缺少'；%I:%M%p'；数据框架中的数据-Python

我在一个有完整格式的datetime的数据库中处理时间：

'%d/%m/%Y%I:%m%p'，

，还有一些只有：

'%d/%m/%Y'

。因此，当我尝试使用

pd.to\u datetime时，它会给我带来错误：
“时间数据'24/03/2013'

与格式不匹配

'%d/%m/%Y%I:%m%p'（匹配）”

是否有方法将缺少的

'%I:%M%p'

添加到df中的

'24/03/2013'

这是我用来转换为datetime格式的代码：

time = pd.to_datetime(samples.DATE_HOURS,format='%d/%m/%Y %I:%M %p')

设置

tidx = pd.date_range('2016-03-31', periods=5)

samples = pd.concat([
        tidx.to_series().dt.strftime('%d/%m/%Y %I:%M %p'),
        tidx.to_series().dt.strftime('%d/%m/%Y')],
                    ignore_index=True).to_frame('DATE_HOURS')

print(samples)

            DATE_HOURS
0  31/03/2016 12:00 AM
1  01/04/2016 12:00 AM
2  02/04/2016 12:00 AM
3  03/04/2016 12:00 AM
4  04/04/2016 12:00 AM
5           31/03/2016
6           01/04/2016
7           02/04/2016
8           03/04/2016
9           04/04/2016

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当

pd.to_datetime(samples.DATE_HOURS,format='%d/%m/%Y %I:%M %p')

ValueError:时间数据“31/03/2016”与格式“%d/%m/%Y%I:%m%p”不匹配（匹配）

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故事的寓意是，不要强制格式。让

to_datetime

算算吧

您忘记添加

dayfirst=True

部分。太好了！很有效，谢谢。只是好奇，为什么会有这种格式？

format

提供了一种解析不太常见的日期表示方式的方法。但是，您将无法传递多种格式。那么我会采取不同的方法。但我会留着回答另一个问题

pd.to_datetime(samples.DATE_HOURS,format='%d/%m/%Y %I:%M %p')