Pandas to_datetime 错误“未转换的数据仍然存在”

Question

我正在尝试将 Pandas DataFrame 中的日期列转换为日期时间格式。如果我不指定日期格式，它可以正常工作，但在代码中，由于时间格式不同，我会遇到问题。

10/10/2019 6:00欧洲日期格式的原始日期如下所示。

我尝试像这样指定格式：

df['PeriodStartDate'] = pd.to_datetime(df['PeriodStartDate'], 
          format="%d/%m/%Y")

这会导致错误：unconverted data remains 6:00

然后，我尝试更新格式指令，但format="%d/%m/%Y %-I/%H"出现了另一个错误：'-' is a bad directive in format '%d/%m/%Y %-I/%H'尽管我认为to_datetime使用相同的指令，并且strftime在后者中%-I是允许的。

沮丧中，我决定砍掉绳子的末端，因为我真的不需要几小时和几分钟：

    df['PeriodStartDate'] = df['PeriodStartDate'].str[:10]
    df['PeriodStartDate'] = pd.to_datetime(df['PeriodStartDate'], 
          format="%d/%m/%Y")

但这再次导致错误：ValueError: unconverted data remains:这当然是因为某些日期有 9 位数字，例如3/10/2019 6:00

不太确定从这里去哪里。

Answer 1

格式%H:%M就可以了（不要忘记:中间的）

pd.to_datetime('10/10/2019 6:00', format="%m/%d/%Y %H:%M")

Out[1049]: Timestamp('2019-10-10 06:00:00')

pd.to_datetime('3/10/2019 18:00', format="%d/%m/%Y %H:%M")

Out[1064]: Timestamp('2019-10-03 18:00:00')