如何解析多个pandas日期时间格式

Question

我有一个pandas数据帧，遗憾的是从以下地址切换日期时间格式：

为：

我需要将df ['DT']解析为Datetime，然后解析DatetimeIndex。它似乎有效，但随后保留了两种类型的日期时间：

df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['DT'])
df = df.set_index('Datetime')
del df['DT']

但是大熊猫的时间序列功能不起作用，即：

from datetime import time
df.between_time(time(0),time(8,59,59))

引发错误：TypeError：Index必须是DatetimeIndex。

我希望知道如何将这两种不同的Datetime格式解析为单个DateTimeIndex。谢谢你的帮助！

Answer 1

首先，尝试以下方法：

In[54]: b = '2010-10-02T24:00:00+0000'

In[55]: pd.to_datetime(b,errors='raise')
(... ...)
ValueError: hour must be in 0..23

这告诉你变量{b}的日期时间格式是错误的。这里有两个选择。第一个是纠正str格式（将“24”修改为“00”），然后应用{pd.to_datetime}函数：

In[56]: df
Out[56]: 
                              0
0  11/23/2014 01:37:00 AM +0000
1      2010-10-02T00:00:00+0000

In[57]: pd.to_datetime(df[0])
Out[57]: 
0   2014-11-23 01:37:00
1   2010-10-02 00:00:00
Name: 0, dtype: datetime64[ns]

第二个是在{pd.to_datetime} func中指定格式，以便它可以识别你的特殊str格式（如果你想在这种情况下保留你的时间信息，这不是很简单）