无法转换此列的数据时间（对象到时间）

Question

我有一个如下数据框数据类型

    usr_id  year

0   t961    00:50:03.158000

1   t964    03:25:57

2   t335    00:55:00

3   t829    00:04:25.714000

usr_id    object

year      object

dtype: object

我想将年份列数据类型转换为日期时间。我使用了下面的代码。

timefmt = "%H:%M"

test['year'] = pd.to_datetime(

    test['year'], format=timefmt, errors='coerce').dt.time

我得到低于输出

    usr_id  year

0   t961    NaT

1   t964    NaT

2   t335    NaT

3   t829    NaT

如何将此列的数据时间（对象转换为日期时间）？我怎样才能放下秒和微秒？

预期输出

    usr_id   year

0   t961    00:50

1   t964    03:25

2   t335    00:55

3   t829    00:04

Answer 1

将to_datetime与 Series.dt.strftime 一起使用：timefmt = "%H:%M"test['year'] = pd.to_datetime(test['year'], errors='coerce').dt.strftime(timefmt)print (test)  usr_id   year0   t961  00:501   t964  03:252   t335  00:553   t829  00:04或者，您可以使用 Series.str.rsplit with 按最后一个拆分，并通过索引选择第一个列表：n=1:test['year'] = test['year'].str.rsplit(':', n=1).str[0]print (test)  usr_id   year0   t961  00:501   t964  03:252   t335  00:553   t829  00:04或通过@Akira解决方案：test['year'] = test['year'].astype(str).str[:5] 

Answer 2

由于列中当前没有实际日期，因此您需要设置默认日期。然后，您可以将格式传递给 pandas 函数。yearto_datetime这可以在这样的单行中完成：test['year'] = pd.to_datetime(test['year'].apply(lambda x: '1900-01-01 '+ x),format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')