解决Pandas中转换含一位小时的日期字符串为datetime类型时的ParserError问题

这个问题我之前处理过，核心原因是infer_datetime_format=True只能识别符合标准格式的日期字符串，而你这种**小时部分为一位数（不带前导零）**的格式不在它默认的推断范围内，所以触发了ParserError。下面给你两个简单有效的解决方案：

方案一：明确指定日期格式（推荐） #

直接告诉Pandas你的日期字符串的具体格式，用format参数来匹配，这样既高效又不会出错。对于2022-02-17 7这种24小时制的格式，对应的格式符是%Y-%m-%d %H（%H支持一位数或两位数的小时）：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'], format='%Y-%m-%d %H')

如果你的数据里存在12小时制的日期（比如带AM/PM标识），可以把格式符换成%Y-%m-%d %I，再配合%p参数，但看你的示例应该是24小时制，用%H就足够了。

方案二：补全小时的前导零后再转换 #

如果你的DataFrame里同时存在多种日期格式（比如部分小时带前导零、部分不带），可以先用正则表达式把单个数字的小时补上前导零，再进行转换：

# 匹配"空格+单个数字结尾"的格式，替换为"空格+0+数字"
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'].str.replace(r' (\d)$', r' 0\1', regex=True))

这个操作会把2022-02-17 7转换成2022-02-17 07，变成标准格式后，Pandas就能自动识别并完成转换了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tobitor