Python转换Excel特殊时间格式报错：hour must be in 0..23

错误原因 #

1. 重复调用pd.to_datetime完全多余，第一次转换后df['start']已经是datetime类型，二次转换反而会引发格式冲突。
2. 格式符#H是无效写法，这是导致小时范围错误的核心问题——pandas无法识别这个格式，解析时会把小时部分解析出超出0-23的数值。

正确处理步骤 #

1. 正确解析原始时间格式

先确保用匹配Excel原始时间的格式符解析列：

• 若Excel里的时间格式是yy/mm/dd #HH:MM:SS（比如25/03/12 #14:07:41），格式符要写成%y/%m/%d #%H:%M:%S，其中%H代表24小时制小时（0-23），不会触发范围错误。
• 若pandas能自动识别原始时间，可跳过手动解析，直接格式化。

2. 转换成目标格式

用dt.strftime将datetime类型转成12.07.41am格式，其中：

• %I：12小时制小时（1-12）
• %M：分钟
• %S：秒
• %p：AM/PM标识，最后用.str.lower()转成小写。

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 第一步：解析原始时间（根据实际格式调整format参数）
df['start'] = pd.to_datetime(df['start'], format='%y/%m/%d #%H:%M:%S')

# 第二步：转换成目标格式
df['start_formatted'] = df['start'].dt.strftime('%I.%M.%S%p').str.lower()

简化场景（自动识别原始时间） #

如果pandas无需指定format就能正确解析start列，直接格式化即可：

df['start_formatted'] = df['start'].dt.strftime('%I.%M.%S%p').str.lower()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jayl