如何处理pandas非规整时间戳列，去除日期仅保留HH:MM:SS格式时间

处理方案 #

针对两列混合三种格式的转换需求，可以通过自定义逐值处理函数实现，代码如下：

步骤1：导入依赖

import pandas as pd
from datetime import datetime

步骤2：定义格式转换函数

def convert_to_time(val):
    # 处理占位符"-"的情况
    if val == "-":
        # 若需保留原占位符，可直接return "-"，此处默认返回时间空值方便后续运算
        return pd.NaT
    try:
        # 区分带日期的长格式和纯时间短格式
        if len(val) > 8:
            # 适配 DD-MM-YYYY HH:MM:SS 格式
            dt = datetime.strptime(val, "%d-%m-%Y %H:%M:%S")
            return dt.strftime("%H:%M:%S")
        else:
            # 校验已有HH:MM:SS格式的合法性
            datetime.strptime(val, "%H:%M:%S")
            return val
    except:
        # 异常值处理逻辑可按需调整，此处默认返回空值
        return pd.NaT

步骤3：对目标列应用转换

# 将下方的df替换为你自己的DataFrame变量名
df["Entr."] = df["Entr."].astype(str).apply(convert_to_time)
df["Fim"] = df["Fim"].astype(str).apply(convert_to_time)

补充说明

• 若后续需要做时间差计算等运算，可将返回的字符串格式改为dt.time()返回时间对象
• 异常捕获分支可根据你的数据特点调整返回值，比如填充默认时间、保留原始值等

内容的提问来源于stack exchange，提问作者thelara