如何移除Pandas DataFrame中时间字符串的首尾零？

可以用Pandas的字符串正则替换功能实现需求，分两步处理即可：

1. 移除每个时间分量（时、分、秒）的前导零
2. 移除秒分量的尾随零

具体代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'time_col': ['02:10:41', '09:19:22', '10:55:46', '30:64:50']
})

# 第一步：去掉时、分、秒的前导零（比如02→2，09→9，不影响10、30这类两位数）
df['Time'] = df['time_col'].str.replace(r'(^|:)0+(?=\d)', r'\1', regex=True)

# 第二步：去掉秒部分的尾随零（比如50→5，不影响41、22这类无末尾零的）
df['Time'] = df['Time'].str.replace(r'(?<=\d)0+$', '', regex=True)

print(df)

运行后输出结果：

time_col      Time
0  02:10:41   2:10:41
1  09:19:22   9:19:22
2  10:55:46  10:55:46
3  30:64:50   30:64:5

完全匹配你期望的输出。

补充说明 #

如果遇到秒分量是00的情况，上面的第二步会把它变成空字符串，导致结果格式变成xx:xx:，这时候可以再加一步处理：

# 处理秒为00的情况，补全为:0
df['Time'] = df['Time'].str.replace(r':$', ':0', regex=True)

这样就能保证时间格式始终完整。

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