Python中如何将字符串时间列转为DateTime格式？

问题根源 #

你遇到的ValueError是因为格式字符串和实际数据不匹配：

• 年份部分：你用了%y（匹配两位年份，比如22），但数据里是四位年份2022，应该用%Y；
• 时间部分：数据只有时:分（比如08:01），但格式字符串写了%H:%M:%S（要求时分秒），多余的秒数格式导致匹配失败；
• 额外问题：不需要手动循环遍历DataFrame列，pandas支持直接对整列做批量转换，效率更高。

解决方法 #

方法1：指定正确的格式字符串

直接匹配数据的日/月/年 时:分格式：

df['Arrive time'] = pd.to_datetime(df['Arrive time'], format='%d/%m/%Y %H:%M')

方法2：让pandas自动推断格式（更灵活）

如果数据格式偶尔有变动，去掉format参数，加上dayfirst=True确保日在前的日期被正确解析：

df['Arrive time'] = pd.to_datetime(df['Arrive time'], dayfirst=True)

补充说明 #

关于原CSV有秒但DataFrame不显示的问题：这大概率是pandas的显示设置导致的，实际数据可能仍然包含秒信息。如果需要保留秒，可以先检查原始数据的真实格式，再调整格式字符串（比如如果原始数据是28/11/2022 08:01:00，就用%d/%m/%Y %H:%M:%S）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Felipe Abrão Mariotti