处理Pandas DataFrame：为缺失年份的时间戳添加2020年

针对你提供的缺失年份的时间数据，这里有两种实用方法来完成需求：

方法一：字符串拼接后直接转换 #

先给每个时间字符串前缀加上2020/，再用pd.to_datetime指定格式完成转换：

import pandas as pd

# 假设数据存储在df的DateTime列中
df['DateTime'] = '2020/' + df['DateTime']
# 按指定格式转换为datetime类型
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'], format='%Y/%m/%d  %H:%M:%S')

如果需要保持输出为你期望的字符串格式（而非datetime对象），可以追加格式化步骤：

df['DateTime'] = df['DateTime'].dt.strftime('%Y/%m/%d  %H:%M:%S')

方法二：先解析时间再替换年份 #

先解析无年份的时间字符串，再统一替换年份为2020：

import pandas as pd

# 先解析时间（此时默认年份会取当前系统年份）
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'], format='%m/%d  %H:%M:%S')
# 将所有时间的年份替换为2020
df['DateTime'] = df['DateTime'].dt.replace(year=2020)

注意：原数据中的12/31 24:00:00转换为datetime对象时，会自动转为2021-01-01 00:00:00，这是datetime类型的标准逻辑（不存在24:00的时间点）。如果需要保持显示为2020/12/31 24:00:00，请使用方法一中的字符串格式化步骤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user369273