Python Pandas时间列格式转换及pd.to_datetime匹配错误解决

str.strip()是按字符集匹配移除首尾字符，不是匹配固定前缀。你传入的'00:'会让方法把字符串首尾所有的0和:都删掉，比如00:01:24处理后就变成了1:24，不符合后续格式匹配要求。

有两种常用的实现方式：

方法1：直接拆分原时间字符串拼接 #

原时间是%H:%M:%S格式，你需要的结果刚好是取原时间的分、秒作为新时间的时、分，末尾补00秒，直接拆分拼接即可：

# 按冒号拆分时间列，取第1、2位索引（对应原时分秒结构的分、秒），拼接后补:00
df['time'] = df['time'].str.split(':', expand=True).apply(lambda x: f"{x[1]}:{x[2]}:00", axis=1)
# 如果需要转成datetime的time类型，再加下面这行
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format="%H:%M:%S").dt.time

方法2：用正则替换固定前缀 #

如果你要删除前缀的逻辑实现，应该用str.replace匹配开头的00:，而不是strip：

# 仅替换字符串开头的00:前缀
df['time'] = df['time'].str.replace(r'^00:', '', regex=True)
# 末尾补:00得到目标格式
df['time'] = df['time'] + ':00'
# 转time类型按需添加
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format="%H:%M:%S").dt.time

两种方法都可以得到你需要的01:24:00格式结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者naina