如何使用pandas读取包含24:00而非00:00时间格式的CSV文件

你的报错核心是硬切片逻辑不匹配字段格式：
你采用固定下标拆分日期和时间，但Datetime字段值前后、日期和时间之间都存在空格，str[10:12]、str[12:14]实际切取到了空格、冒号等无效字符，拼接后生成的 0:0::00不符合时间差格式要求，触发报错。

方案1（更鲁棒，推荐） #

用字符串分割替代硬切片，自动适配空格、字段长度波动的场景：

# 去除字段前后空格后拆分日期、时间两部分
dt_parts = df['Datetime'].str.strip().str.split(' ', n=1, expand=True)
# 转换日期部分
date = pd.to_datetime(dt_parts[0], format='%d.%m.%Y')
# 直接转换时间部分为时间差，自动适配24:00的特殊情况
time_delta = pd.to_timedelta(dt_parts[1] + ':00')
# 合并得到最终时间
df['Datetime'] = date + time_delta

方案2（适配你原有逻辑） #

先清理字符串空格，修正切片规则即可：

dt_clean = df['Datetime'].str.strip()
df['Datetime'] = (
    pd.to_datetime(dt_clean.str[:10], format='%d.%m.%Y') 
    + pd.to_timedelta(dt_clean.str[11:] + ':00')
)

以上两种方案都可以正确识别24:00格式，自动转换为次日00:00，不会出现格式报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16511234