如何比较pandas dataframe时间列值与自定义时间并划分昼夜类别

• 运算符优先级问题：&位运算符优先级高于比较运算符，你写的column > stringday & column > stringnight会优先计算stringday & column，类型不匹配直接抛出错误，即使类型兼容逻辑也不符合预期。
• 判断逻辑错误：你的需求是时间介于6:30到18:30之间标记为Day，原代码的判断条件写反了，且缺少括号包裹比较逻辑。
• 函数调用方式错误：你直接将整个Series列传入自定义标量处理函数，普通if判断无法直接处理向量序列，需要逐行处理或者改用向量化操作。
• 列类型问题：大概率df['Time']仍为字符串类型，未转换为时间类型，无法直接和time对象做大小比较。

推荐直接用pandas向量化操作实现，性能远高于逐行apply，代码简洁易维护：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import time

# 1. 先将时间字符串列转换为time类型
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time']).dt.time

# 2. 定义日夜分界点
day_start = time(6, 30, 0)
day_end = time(18, 30, 0)

# 3. 向量化判断生成标签
df['Day_Night'] = np.where(
    (df['Time'] >= day_start) & (df['Time'] <= day_end),
    'Day',
    'Night'
)

如果你坚持用自定义函数实现，需要通过apply逐行调用，同时修正逻辑和运算符问题：

from datetime import datetime

def datetimeToDayNight(time_val, daytime='06:30:00', nighttime='18:30:00'):
    """Convert datetime to string 'Day' or 'Night'."""
    stringday= datetime.strptime(daytime, '%H:%M:%S').time()
    stringnight = datetime.strptime(nighttime, '%H:%M:%S').time()
    # 加括号包裹比较逻辑，修正判断条件
    if (time_val >= stringday) and (time_val <= stringnight):
        return 'Day'
    else:
        return 'Night'

df['Day_Night']= df['Time'].apply(datetimeToDayNight)

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