如何修改DataFrame混合类型列的日期时间格式（保留字符串）

问题说明 #

我的DataFrame中Start Shift列同时存在datetime和字符串两种数据类型，需要将该列的datetime值转换为HH:MM AM/PM格式的时间字符串，同时保留原字符串内容不变。但尝试的代码未生效，DataFrame没有任何变化。

用户使用的错误代码 #

df=pd.read_excel(r"C:\Users\Mahmoud.Bader\Desktop\FP Attendance V1.6 Apr 22.xlsx","Attendance").fillna("")

for i in df['Start Shift']:
    try:
        if i.isalpha():
            i
    except:
            i.strftime('%H:%M %p')

原DataFrame示例 #

期望结果 #

错误原因分析 #

1. 遍历df['Start Shift']时，i是元素的副本，修改i不会同步到原DataFrame中。
2. 异常处理逻辑错误：datetime对象没有isalpha()方法，会直接触发异常，但处理后的值没有赋值回DataFrame。
3. OFF Day包含空格，isalpha()会返回False，导致该字符串被错误地代入异常处理逻辑，触发新的错误。

正确解决方案 #

使用apply函数逐元素处理，判断类型后格式化时间并赋值回原列：

方法1：自定义函数处理 #

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel(r"C:\Users\Mahmoud.Bader\Desktop\FP Attendance V1.6 Apr 22.xlsx", "Attendance").fillna("")

def format_shift_value(val):
    # 判断是否为datetime类型
    if isinstance(val, pd.Timestamp):
        # 转换为12小时制时间格式
        return val.strftime('%I:%M %p')
    # 字符串类型直接返回
    return val

# 应用处理函数到目标列
df['Start Shift'] = df['Start Shift'].apply(format_shift_value)

方法2：lambda表达式简化 #

import pandas as pd

df = pd.read_excel(r"C:\Users\Mahmoud.Bader\Desktop\FP Attendance V1.6 Apr 22.xlsx", "Attendance").fillna("")

df['Start Shift'] = df['Start Shift'].apply(
    lambda x: x.strftime('%I:%M %p') if isinstance(x, pd.Timestamp) else x
)

说明 #

• %I用于12小时制时间格式（01-12），如果需要24小时制可以替换为%H。
• apply函数会遍历列中每个元素，处理后返回新的序列，赋值回原列即可完成修改。

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