如何在Pandas中将object类型的日期与时间列合并为datetime列

假设你的DataFrame名为df，日期列和时间列分别为date和time，可以按以下步骤合并并转换为datetime类型：

方法1：先拼接字符串再转换 #

1. 合并日期和时间列为完整的字符串：

df['datetime_str'] = df['date'] + ' ' + df['time']

2. 将字符串列转换为datetime类型，指定匹配的格式（对应你需要的dd-mm-yyyy HH:MM:SS）：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime_str'], format='%d-%m-%Y %H:%M:%S')

3. （可选）如果不需要中间的字符串列，可以删除：

df.drop('datetime_str', axis=1, inplace=True)

方法2：直接转换（无需中间列） #

可以一步完成拼接和转换，更简洁：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'] + ' ' + df['time'], format='%d-%m-%Y %H:%M:%S')

关键说明 #

• format参数必须严格匹配你的日期时间字符串格式：%d代表两位日期，%m代表两位月份，%Y代表四位年份，%H代表24小时制的小时，%M代表分钟，%S代表秒。如果你的原始日期格式是mm-dd-yyyy，则需要把格式改为%m-%d-%Y %H:%M:%S。
• 转换完成后，执行df.info()可以看到datetime列的数据类型变为datetime64[ns]。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akansha