解决字符串转datetime类型后日期被篡改的问题

问题原因 #

当使用pd.to_datetime()处理仅包含时间（无日期）的字符串时，Pandas会自动为其附加一个默认日期（通常是代码运行当天的日期，这里显示的2023-12-29就是该情况），而非关联到order_date列的正确日期。

解决方案 #

根据需求选择以下两种方式：

1. 仅保留时间部分

如果只需要提取时间信息，指定时间格式后提取time类型：

# 指定时间格式解析order_time，提取时间部分
df['order_time'] = pd.to_datetime(df['order_time'], format='%I:%M:%S %p').dt.time

处理后order_time列仅显示11:38:36这类时间值，无多余日期。

2. 合并日期与时间为完整datetime

如果需要完整的日期时间数据，将order_date的日期与order_time的时间拼接后转换：

# 拼接日期和时间字符串，转换为完整datetime
df['full_order_datetime'] = pd.to_datetime(
    df['order_date'].astype(str) + ' ' + df['order_time'],
    format='%Y-%m-%d %I:%M:%S %p'
)

这样得到的full_order_datetime列会是2023-01-01 11:38:36这类正确的完整日期时间值。

关键说明 #

• 必须指定format='%I:%M:%S %p'：因为你的时间是12小时制带AM/PM标识，这个格式能准确解析时间字符串，避免Pandas自动推断出错。
• %I对应12小时制的小时数，%p匹配AM/PM，%M和%S分别对应分钟和秒。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nelo_baby