UTC格式字符串转datetime失败，求正确的Pandas实现方法

问题原因 #

你的格式字符串%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%Z存在错误：%Z用于匹配时区名称（如UTC），但你的时间字符串结构是.000Z——其中.000是毫秒部分，Z是UTC的标记，%Z无法匹配这个结构，导致解析失败。

可行转换方案 #

方案1：指定正确的格式字符串

将格式改为%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ，其中%f用来匹配微秒/毫秒部分（pandas会自动兼容三位毫秒的情况），末尾的Z直接作为固定字符匹配：

import pandas as pd

data = [
    ["2023-09-13T19:17:21.000Z"],
    ["2023-09-13T19:18:22.000Z"],
    ["2023-09-13T19:19:23.000Z"],
]
    
df = pd.DataFrame(data,columns=['ts'])
df['ts'] = pd.to_datetime(df['ts'], format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ')
print(df)

如果需要保留UTC时区信息，可额外添加utc=True参数：

df['ts'] = pd.to_datetime(df['ts'], format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ', utc=True)

方案2：让pandas自动解析ISO格式

pandas的pd.to_datetime对ISO 8601格式的时间字符串有原生支持，你可以直接省略format参数，让它自动识别解析：

import pandas as pd

data = [
    ["2023-09-13T19:17:21.000Z"],
    ["2023-09-13T19:18:22.000Z"],
    ["2023-09-13T19:19:23.000Z"],
]
    
df = pd.DataFrame(data,columns=['ts'])
df['ts'] = pd.to_datetime(df['ts'], utc=True)
print(df)

这种方法更简洁，且能正确识别Z标记的UTC时区，返回带时区信息的datetime对象。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lucky1928