如何处理字符串列在Python中仅包含小时，分钟和秒的日期

Question

在python的pandas中，我使用pd.to_datetime(data.observation_time, format="%H:%M:%S")来转换仅具有小时：分钟：秒的字符串列，然后结果始终包含诸如这样的计算机所猜测的年：月：日

所以我的问题是如何只用小时：分钟：秒转换字符串列？该列不需要年，月和日

Answer 1

您可以使用

df['time'] = df['dates'].dt.time

它将创建一个新列，其中仅包含从datetime列中提取的时间

Answer 2

您是如此亲密。实际上，to_datetime函数用于将string值转换为datetime对象。因此，您在to_datetime中提供的格式是字符串的当前格式，即python应该如何读取字符串。这样，python知道日期实际上是date而不是简单的string。 (doc)

此转换完成后，您可以使用strftime函数(doc)以自己的格式重新格式化日期。

这里有个例子：

# Import module
import pandas as pd

# Build dataframe
df = pd.DataFrame({"Date": ["1900-01-01 01:01:00",
                            "1900-01-01 02:01:00",
                            "1900-01-01 03:31:00",
                            "1900-01-01 04:01:04",
                            "1900-01-01 11:01:00"]})
print(df)
#                   Date
# 0  1900-01-01 01:01:00
# 1  1900-01-01 02:01:00
# 2  1900-01-01 03:31:00
# 3  1900-01-01 04:01:04
# 4  1900-01-01 11:01:00

# Convert the date column (string type) to datetime type
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(df)
#                    Date
# 0 1900-01-01 01:01:00
# 1 1900-01-01 02:01:00
# 2 1900-01-01 03:31:00
# 3 1900-01-01 04:01:04
# 4 1900-01-01 11:01:00

# Reformat the date column. Here Hours:minutes:seconds
df["Date"] = df.Date.dt.strftime("%H:%M:%S")
print(df)
#        Date
# 0  01:01:00
# 1  02:01:00
# 2  03:31:00
# 3  04:01:04
# 4  11:01:00

Answer 3

使用python datetime对象的时间功能：

data['Time'] = [val.time() for val in data['observation_time']]