使用pd.to_datetime转换含24:00的时间序列遇hour报错的解决方法

报错原因是Python标准datetime格式不允许小时取值为24，而2017/01/01 24:00:00本质等价于2017/01/02 00:00:00，以下是几种可行的解决方法：

方法一：手动替换+日期偏移 #

先将字符串中的24:00:00替换为00:00:00，再给对应行的日期加1天：

import pandas as pd

# 模拟你的数据
df = pd.DataFrame({
    'DateTime': [
        '2017/ 01/01  01:00:00',
        '2017/ 01/01  02:00:00',
        '2017/ 01/01  23:00:00',
        '2017/ 01/01  24:00:00'
    ]
})

# 标记包含24:00的行
mask = df['DateTime'].str.contains('24:00:00')
# 替换24:00为00:00
df['DateTime'] = df['DateTime'].str.replace('24:00:00', '00:00:00')
# 转换为datetime类型
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])
# 给标记行加1天
df.loc[mask, 'DateTime'] += pd.Timedelta(days=1)

方法二：使用dateutil自动解析 #

dateutil库的解析器支持自动识别24:00格式并转换为次日0点，需要先安装依赖（如果未安装）：

pip install python-dateutil

然后执行代码：

from dateutil.parser import parse
import pandas as pd

df['DateTime'] = df['DateTime'].apply(parse)

额外说明 #

如果你的时间字符串存在多个连续空格（比如示例中的2017/ 01/01 24:00:00有两个空格），可以先统一清理空格，避免解析异常：

df['DateTime'] = df['DateTime'].str.replace('\s+', ' ', regex=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user369273