如何在 pandas 中阅读 AM/PM 次？

Question

我正在处理一个 csv 文件，其中包含名为 startTime 的列，其中包含时间。

使用 Excel 打开此文件时，公式栏中的时间显示为 AM/PM 次，尽管列中的时间戳格式不正确:

startTime
16:02.0
17:45.0
18:57.0
20:23.0

使用 pandas' read_csv 读取此文件时，我无法正确设置这些时间戳的格式：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('example_file.csv')
print(df.startTime)

简单地产生：

0        16:02.0 
1        17:45.0 
2        18:57.0 
3        20:23.0

我首先尝试使用 pd.to_datetime(df.startTime,format=" %H%M%S") 转换输出系列，但这会产生以下错误消息：

time data '16:02.0' does not match format ' %H%M%S' (match)

然后我根据 this answer 尝试了 pd.to_datetime(df.startTime,format=" %I:%M:%S %p")，以考虑 AM/PM 约定，但这返回了相同的错误消息。

如何使用 pandas 像 Excel 一样自动格式化这些时间戳？

Answer 1

尝试：

>>> pd.to_datetime(df['startTime'].str.strip(), format='%H:%M.%S')

0   1900-01-01 16:02:00
1   1900-01-01 17:45:00
2   1900-01-01 18:57:00
3   1900-01-01 20:23:00
Name: startTime, dtype: datetime64[ns]

Answer 2

你的csv文件有文本，没有datetime，所以你需要先把这个列中存储的文本转换成pandasdatetime对象，然后你可以把这个pandasdatetime对象转换成通过 strftime 方法所需的格式：

pd.to_datetime(df['startTime']).dt.strftime(date_format = '%I:%M:%S %p')

输出：

0   04:02:00 PM
1   05:45:00 PM
2   06:57:00 PM
3   08:23:00 PM

注意：这些值是字符串值，不是日期时间。

针对此特定问题进行编辑：

在转换为午夜 AM 之前将 00h 添加到时间戳的快速格式：

pd.to_datetime(df['startTime'].apply(lambda x: f'00:{x}')).dt.strftime(date_format = '%I:%M:%S %p')

输出：

0   00:16:02 AM
1   00:17:45 AM
2   00:18:57 AM
3   00:20:23 AM

Answer 3

强制转换为 datetetime 并使用 dt.strftime

提取时间

df['startTime']=pd.to_datetime(df['startTime']).dt.strftime('%I:%M.%S%p')

如何在 pandas 中阅读 AM/PM 次？

How to read AM/PM times in pandas?

python

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timestamp

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