Question

我正在尝试将对象的时间（从csv文件中读取）转换为日期时间格式。我的时间格式是07：00：00.16（小时：分钟：seconds.milliseconds）

import pandas as pd 
df=pd.read_csv('Copy.txt')
df.columns = df.columns.str.strip()
df['Time']=pd.to_datetime(df.Time, errors = 'coerce')

我的结果是“时间”列全为“ NaT”

如果我使用：df['Time']=pd.to_datetime(df.Time)

比我得到这个错误：OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-01 07:00:00

请建议如何更改列类型并保留完整的毫秒数据。谢谢！

数据格式为：

0       07:00:00.0
1       07:00:00.1
2       07:00:00.2
3       07:00:00.3
4       07:00:00.4
5       07:00:00.5
6       07:00:00.6
7       07:00:00.7
8       07:00:00.8
9       07:00:00.9
10     07:00:00.10
11     07:00:00.11
12     07:00:00.12
13     07:00:00.13
14     07:00:00.14
15     07:00:00.15
16     07:00:00.16
Name: Time, dtype: object

Answer 1

如果您的csv具有以'07:00:00.16'之类的字符串格式存储的时间，则只需指定格式并提取time部分，即可将您的列转换为datetime对象：

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format='%H:%M:%S.%f').dt.time

可以在毫秒级时间戳上使用pd.datetime（）吗？

1 个答案: