如何将Datetime格式转换为时分并应用到Pandas整列？

嘿，我来帮你搞定这个时间格式转换的问题！你已经找到了单个时间值的转换方法，但要应用到整列数据上，确实需要用Pandas的矢量化方法来处理，而不是直接用datetime.strptime（它只能处理单个字符串哦）。

先拆解下你遇到的两个错误原因：

• 第一个错误（TypeError）：datetime.strptime()只能接受单个字符串参数，而你直接传入了Pandas Series（整列数据），自然会触发类型不匹配的报错。
• 第二个错误（SyntaxError + NameError）：NameError是因为你没有提前导入Pandas库；SyntaxError大概率是代码里的换行续行符（反斜杠\）后面多了空格或者格式不对导致的。

正确的解决方法（推荐矢量化处理，效率更高） #

首先确保导入Pandas库，然后用Pandas内置的pd.to_datetime()批量转换整列数据，再通过.dt.strftime()提取时分格式：

import pandas as pd

# 假设你的数据是这样的DataFrame
df = pd.DataFrame(
    {'time_column': ['2017-01-01T19:33:28+0000', '2017-01-02T10:15:00+0000', '2017-01-03T08:45:30+0000']}
)

# 转换整列为时分格式
df['hour_minute'] = pd.to_datetime(df['time_column']).dt.strftime('%H:%M')

# 查看结果
print(df)

执行后你会得到新增的hour_minute列，里面就是对应的HH:MM格式数据。

备选方法：使用apply（适合小数据量） #

如果偏好使用datetime.strptime，可以用apply方法对每一行数据单独处理，但这种方法在数据量大的时候效率会比矢量化方法低：

from datetime import datetime
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {'time_column': ['2017-01-01T19:33:28+0000', '2017-01-02T10:15:00+0000', '2017-01-03T08:45:30+0000']}
)

df['hour_minute'] = df['time_column'].apply(
    lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z').strftime('%H:%M')
)

这样就能顺利把整列时间数据转换成你需要的小时分钟格式啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pallison