TypeError: <class 'datetime.time'> 不能转换为日期时间

Question

问题有点简单。我的目标是计算两个日期之间的天数差，比如 A 和 B。

这些是我的尝试：

df['daydiff'] = df['A']-df['B']

df['daydiff'] = ((df['A']) - (df['B'])).dt.days

df['daydiff'] = (pd.to_datetime(df['A'])-pd.to_datetime(df['B'])).dt.days

这些以前对我有用，但由于某种原因，这次我不断收到此错误：

TypeError: 类 'datetime.time' 不能转换为日期时间

当我将 df 导出到 excel 时，日期可以正常工作。有什么想法吗？

Answer 1

先尝试转换为str类型；然后使用pd.to_datetime:

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'].astype(str))

---

例子：

from datetime import datetime
s = pd.Series([datetime.time(x) for x in pd.to_datetime(['16:17:33', '17:22:34'])])

这看起来像：

0    16:17:33
1    17:22:34
dtype: object

现在，让我们尝试转换为datetime：

out = pd.to_datetime(s)

这会引发以下错误（OP 中的相同）：

TypeError: 不能转换为日期时间

不过，改成类型先解决问题：

out = pd.to_datetime(s.astype(str))

输出：

0   2022-02-28 16:17:33
1   2022-02-28 17:22:34
dtype: datetime64[ns]

要获取时间组件，请使用dt.strftime：

out = pd.to_datetime(s.astype(str)).dt.strftime('%H:%M:%S')

输出：

0    16:17:33
1    17:22:34
dtype: object

Answer 2

使用 pd.Timestamp 处理格式化时间中的尴尬差异。

df['A'] = df['A'].apply(pd.Timestamp)  # will handle parsing
df['B'] = df['B'].apply(pd.Timestamp)  # will handle parsing
df['day_diff'] = (df['A'] - df['B']).dt.days

当然，如果您不想更改正在输出的 DataFrame 中的 df['A'] 和 df['B'] 的格式，您可以在单行中执行此操作。

df['day_diff'] = (df['A'].apply(pd.Timestamp) - df['B'].apply(pd.Timestamp)).dt.days

这将为您提供整数之间的天数。

Answer 3

当我应用 emmet02 提供的解决方案时，我也得到 TypeError: Cannot convert input [00:00:00] of type 。这基本上是说数据帧包含缺失的时间戳值，表示为 [00:00:00]，并且该值被pandas.Timestamp 函数拒绝。

要解决这个问题，只需在使用前应用合适的缺失值策略来清理您的数据集

df.apply(pd.Timestamp)