Python datetime格式转换问题：时间戳转格式报错及年份修正需求

错误原因说明 #

• 拆分后单独用时间列匹配含月日的格式，输入内容和格式规则不匹配，触发ValueError
• Python datetime标准库不识别24:00:00格式，需要提前转换为下一天的0点

完整解决代码 #

不需要提前拆分日期时间列，直接处理原始Date/Time列即可：

import pandas as pd

# 先标记所有含24:00:00的行，解决Python不识别24点格式的问题
is_24h = df['Date/Time'].str.contains('24:00:00')
# 将24:00:00替换为当天00:00:00，后续再统一偏移日期
df.loc[is_24h, 'Date/Time'] = df.loc[is_24h, 'Date/Time'].str.replace('24:00:00', '00:00:00')

# 补全实际年份，这里示例为2024年，可根据你的实际数据修改
df['datetime'] = pd.to_datetime('2024/' + df['Date/Time'], format='%Y/%m/%d  %H:%M:%S')
# 给原24点的行日期加1天，对应实际时间
df.loc[is_24h, 'datetime'] = df.loc[is_24h, 'datetime'] + pd.Timedelta(days=1)

# 去掉秒级信息，二选一即可
# 选项1：保留datetime格式，向下取整到分钟（推荐，方便后续时间计算）
df['datetime'] = df['datetime'].dt.floor('min')
# 选项2：转换为字符串格式，直接去掉秒展示
# df['datetime'] = df['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')

结果说明 #

• 最终生成的datetime列已经合并了日期时间，无需拆分多列
• 已经去掉了秒级信息，符合10分钟间隔的数据特性
• 年份可以根据你的实际数据修改代码里的2024为对应年份即可

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