将Pandas系列对象的所有格式不一致的字符串元素强制转换为datetime.time类型

Question

我有一个Pandas Series对象（df.Lateness），其中每个元素都是一个字符串，但格式不一致：

0    00:01:48
1    00:07:38
2    00:04:44
3    00:12:18
4           0
5           0
6    00:01:36
7           0
8           0
9           0

我想将它们转换为datetime.time类型，其中0代表％H：％M：％S的00:00:00，但是当我执行以下代码时：

pd.to_datetime(df.Lateness, format = '%H:%M:%S')

我有两个例外：

  

TypeError：无法识别的值类型：类'str'

     

ValueError：时间数据'0'与格式'％H：％M：％S'（匹配）不匹配

有没有办法解决这个问题？

Answer 1

我不确定是否适合您，但我认为将非格式值转换为NaT会更方便：

result = pd.to_datetime(lateness, format='%H:%M:%S', errors='coerce').dt.time

结果：

0    00:01:48
1    00:07:38
2    00:04:44
3    00:12:18
4         NaT
5         NaT
6    00:01:36
7         NaT
8         NaT
9         NaT

---

如果您仍想使用NaT将00:00:00转换为fillna：

result.fillna(pd.to_datetime('00:00:00', format='%H:%M:%S').time())

结果：

0    00:01:48
1    00:07:38
2    00:04:44
3    00:12:18
4    00:00:00
5    00:00:00
6    00:01:36
7    00:00:00
8    00:00:00
9    00:00:00