如何使用Pandas将特定格式的日期时间列转为datetime类型？

问题描述 #

我有一个DataFrame，其中“Date and Time”列的格式为年份 年内第几天 一天中的小时数，例如第一行值为1969 58 0。尝试了以下代码转换为datetime格式但均失败：

df['Date and Time']= pd.to_datetime(df["Date and Time"], format = "%YYYY%DDD%H")

df['Date and Time']= pd.to_datetime(df["Date and Time"], format = "%Y%DDD%H")

df['Date and Time']= pd.to_datetime(df["Date and Time"], format = "%Y%j%H")

解决方案 #

你的核心问题是格式字符串没有匹配原始数据的空格分隔符，同时部分格式码使用错误：

• %j 是Pandas中代表「年内第几天」的正确格式码（支持1-3位数字，无需手动补零）
• 原始数据是空格分隔的三个部分，格式字符串必须对应加入空格

正确的转换代码如下：

df['Date and Time'] = pd.to_datetime(df["Date and Time"], format="%Y %j %H")

验证示例

运行以下测试代码可以确认效果：

import pandas as pd
test_data = pd.DataFrame({"Date and Time": ["1969 58 0"]})
test_data['Date and Time'] = pd.to_datetime(test_data["Date and Time"], format="%Y %j %H")
print(test_data['Date and Time'])
# 输出：0   1969-02-27 00:00:00
# Name: Date and Time, dtype: datetime64[ns]

如果你的数据中存在天数不足3位的情况（比如58而非058），%j会自动识别并转换，无需额外补零操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Oscar Batalla