Pandas：如何将日期时间转换为 %H:%H 并保持日期时间格式？答案

【问题标题】：Pandas: How to convert datetime convert to %H:%H and stays as datetime format?Pandas：如何将日期时间转换为 %H:%H 并保持日期时间格式？
【发布时间】：2020-06-18 23:06:57
【问题描述】：

我在所有不同时间的 1 列中有一个数据框。

Time
-----
10:00
11:30
12:30
14:10
...

我需要用下面的代码在这个数据帧上做一个分位数范围：

df.quantile([0,0.5,1],numeric_only=False)

按照下面的链接，分位数确实有效。 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.quantile.html

作为对象中的列，我需要转换为 pd.datetime 或 pd.Timestamp。当我转换为 pd.datetime 时，我的所有时间也会插入日期。如果我将其格式化为 %H:%M，则该列将返回到在 numeric_only 模式下无法使用分位数的对象。

如何转换为 %H:%M 中的日期时间格式并仍然坚持日期时间格式？

以下是我使用的代码：

df = pd.DataFrame({"Time":["10:10","09:10","12:00","13:23","15:23","17:00","17:30"]})
df['Time2'] = pd.to_datetime(df['Time']).dt.strftime('%H:%M')
df['Time2'] = df['Time2'].astype('datetime64[ns]')

【问题讨论】：

标签： pandas datetime string-to-datetime

【解决方案1】：

如何转换为 %H:%M 中的日期时间格式并仍然坚持日期时间格式？

在熊猫中不可能，也许更接近使用timedeltas：

df = pd.DataFrame({"Time":["10:10","09:10","12:00","13:23","15:23","17:00","17:30"]})
df['Time2'] = pd.to_timedelta(df['Time'].add(':00'))
print (df)
    Time    Time2
0  10:10 10:10:00
1  09:10 09:10:00
2  12:00 12:00:00
3  13:23 13:23:00
4  15:23 15:23:00
5  17:00 17:00:00
6  17:30 17:30:00

【讨论】：