如何在Pandas列中高效将时间字符串减1分钟并保留字符串类型

直接用pandas的矢量化操作就行，完全不用迭代，速度比循环快几个量级，还能自动处理跨小时的边界情况（比如00:00减1分钟会变成23:59）。

具体步骤：

1. 把字符串类型的时间转成pandas的时间对象
2. 减去1分钟的时间间隔
3. 再转回HH:MM格式的字符串

代码示例：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame名为df
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format='%H:%M')  # 转时间类型
df['Time'] = df['Time'] - pd.Timedelta(minutes=1)       # 减1分钟
df['Time'] = df['Time'].dt.strftime('%H:%M')            # 转回字符串

如果你的时间列包含日期部分（比如2024-05-20 00:00），也不用修改代码，pd.to_datetime会自动识别，减完后可调整strftime的格式参数（比如%Y-%m-%d %H:%M）来匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kartik garg