pandas转换多格式字符串时间为时间对象时报格式匹配错误如何解决

报错原因 #

你指定的%H:%M:%S格式要求时间字符串必须包含「时:分:秒」三个部分，但你的数据中存在仅包含「分:秒」的字符串（如49:49），格式不匹配导致转换失败。

解决方案 #

方案1：统一补全时间格式后转换 #

先对时间字符串做预处理，只有1个冒号的字符串自动补全小时位为0：

import pandas as pd

df_plot2 = df[['year', 'gun_time', 'chip_time']].copy() # 加copy避免链式赋值警告
# 定义补全时间的函数
def fill_time(t_str):
    if t_str.count(':') == 1:
        return f'0:{t_str}'
    return t_str
# 先处理列再转换
df_plot2['gun_time'] = pd.to_datetime(df_plot2['gun_time'].apply(fill_time), format='%H:%M:%S').dt.time
df_plot2['chip_time'] = pd.to_datetime(df_plot2['chip_time'].apply(fill_time), format='%H:%M:%S').dt.time

方案2：转换为timedelta类型（适配耗时场景） #

你的数据属于比赛耗时类场景，用pd.to_timedelta更适配，会自动识别两种格式，不需要手动补全，转换后可直接做加减、求平均等耗时统计：

df_plot2 = df[['year', 'gun_time', 'chip_time']].copy()
df_plot2['gun_time'] = pd.to_timedelta(df_plot2['gun_time'])
df_plot2['chip_time'] = pd.to_timedelta(df_plot2['chip_time'])

方案3：自动推断格式（不推荐，存在歧义风险） #

不指定format参数，让pandas自动适配格式，但特殊格式下可能出现识别错误：

df_plot2 = df[['year', 'gun_time', 'chip_time']].copy()
df_plot2['gun_time'] = pd.to_datetime(df_plot2['gun_time']).dt.time
df_plot2['chip_time'] = pd.to_datetime(df_plot2['chip_time']).dt.time

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