ValueError: 时间数据 '10/11/2006 24:00' 与格式 '%d/%m/%Y %H:%M' 不匹配

Question

我试过了：

df["datetime_obj"] = df["datetime"].apply(lambda dt: datetime.strptime(dt, "%d/%m/%Y %H:%M"))

但出现此错误：

ValueError: 时间数据 '10/11/2006 24:00' 与格式不匹配 '%d/%m/%Y %H:%M'

如何正确解决？

Answer 1

这不起作用的原因是因为%H 参数只接受00 到23 范围内的值（包括两者）。因此，这意味着 24:00 就像错误所说的那样 - 不是有效的时间字符串。

因此，我认为除了将字符串转换为有效格式外，我们没有太多其他选择。为此，我们可以先将 24:00 替换为 00:00，然后为这些时间戳增加日期。

喜欢：

from datetime import timedelta
import pandas as pd

df['datetime_zero'] = df['datetime'].str.replace('24:00', '0:00')
df['datetime_er'] = pd.to_datetime(df['datetime_zero'], format='%d/%m/%Y %H:%M')
selrow = df['datetime'].str.contains('24:00')
df['datetime_obj'] = df['datetime_er'] + selrow * timedelta(days=1)

因此，最后一行将一天添加到包含 24:00 的行，这样 '10/11/2006 24:00' 就被转换为 '11/11/2006 24:00'。但是请注意，上述内容相当不安全，因为根据时间戳的格式，这将/不会起作用。对于上述情况，它（可能）会起作用，因为只有一个冒号。但是，如果 datetimes 也有秒数，则过滤器可能会为 00:24:00 触发，因此可能需要一些额外的工作才能使其正常工作。

Answer 2

您的数据不遵循 Python / Pandas datetime 对象使用的约定。应该只有一种存储特定datetime 的方法，即'10/11/2006 24:00' 应重写为'11/11/2006 00:00'。

这是解决问题的一种方法：

# find datetimes which have '24:00' and rewrite
twenty_fours = df['strings'].str[-5:] == '24:00'
df.loc[twenty_fours, 'strings'] = df['strings'].str[:-5] + '00:00'

# construct datetime series
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['strings'], format='%d/%m/%Y %H:%M')

# add one day where applicable
df.loc[twenty_fours, 'datetime'] += pd.DateOffset(1)

这里有一些数据要测试：

dateList = ['10/11/2006 24:00', '11/11/2006 00:00', '12/11/2006 15:00']
df = pd.DataFrame({'strings': dateList})

上述转换后的结果：

print(df['datetime'])

0   2006-11-11 00:00:00
1   2006-11-11 00:00:00
2   2006-11-12 15:00:00
Name: datetime, dtype: datetime64[ns]

Answer 3

如文档 (https://docs.python.org/2/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior) 中所述，小时数从 00 到 23。24:00 即是错误。