如何将DataFrame中不同格式的timestamp转换为ISO格式？

你可以通过先统一解析为datetime类型，再格式化目标字符串的方式实现需求，具体步骤如下：

1. 构造示例DataFrame（模拟你的数据） #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'input_timestamp': [
        '05-28-2022 14:05:30',
        '06-04-2022 03:04:13.002'
    ]
})

2. 解析时间字符串为datetime对象 #

Pandas的pd.to_datetime可以自动识别这两种带/不带毫秒的时间格式，直接转换即可：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['input_timestamp'])

如果需要明确指定时区为UTC，可追加utc=True参数：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['input_timestamp'], utc=True)

3. 格式化为目标ISO格式 #

目标格式要求保留三位毫秒（无毫秒时补000），并追加UTC时区标识+0000，通过字符串格式化实现：

# 先格式化到微秒级，截取前三位得到毫秒，再拼接时区标识
df['output_timestamp'] = df['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f').str[:-3] + '+0000'

验证结果 #

执行上述代码后，输出结果与需求完全匹配：

print(df[['input_timestamp', 'output_timestamp']])
# 输出：
#         input_timestamp               output_timestamp
# 0  05-28-2022 14:05:30  2022-05-28T14:05:30.000+0000
# 1  06-04-2022 03:04:13.002  2022-06-04T03:04:13.002+0000

关键说明 #

• pd.to_datetime自动兼容两种时间格式，无需手动区分处理；
• %f占位符对应6位微秒，通过str[:-3]截取前三位即可得到标准的三位毫秒；
• 末尾拼接+0000明确标识UTC时区，符合你需要的ISO格式要求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Namitha Janardhanan