DataFrame中字符串时间序列转datetime对象并保留格式报错求助

报错原因 #

你的时间字符串存在前导空格（示例：' 06-30-2022 19:41:15'），与指定的解析格式%m-%d-%Y %H:%M:%S不匹配，导致pandas无法正确解析时间。

解决方案 #

1. 先清理字符串空格 #

首先对时间列做字符串清洗，去除前后多余空格：

df['Timestamp'] = df['Timestamp'].str.strip()

2. 转换为datetime对象（推荐） #

如果需要后续进行时间筛选、运算等操作，建议将列转为datetime类型（datetime对象本身不存储显示格式，可按需设置显示样式）：

# 转换为datetime类型
df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'], format='%m-%d-%Y %H:%M:%S')

# 设置pandas默认显示格式为月在前年在后
pd.options.display.date_format = '%m-%d-%Y %H:%M:%S'

3. 转换为字符串格式（仅用于展示） #

若你需要将列存为字符串类型并保持月在前年在后的格式，可在转换后格式化：

df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'].str.strip(), format='%m-%d-%Y %H:%M:%S').dt.strftime('%m-%d-%Y %H:%M:%S')

注意：此操作会将列转为字符串，无法再进行datetime类型的时间操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roosha