如何解决使用pd.to_datetime转换含AM/PM的DataFrame时间列报错问题

嘿，这个问题我之前也碰到过！报错的原因很简单——你在pd.to_datetime的format参数里没包含时间字符串里的AM/PM标识，所以Python没办法处理这部分多余的内容，就抛出了ValueError。

问题分析 #

你的时间字符串格式是9:39:02 AM，包含了12小时制的时段标识（AM/PM），而你用的format='%I:%M:%S'只能匹配小时:分钟:秒的部分，完全没考虑后面的AM/PM，自然会提示“有未转换的数据残留”。

修正后的代码 #

只需要在format里加上%p（专门匹配12小时制的AM/PM标识）就可以了，代码如下：

dropped_col['time'] = pd.to_datetime(dropped_col.time, format='%I:%M:%S %p')

额外说明 #

• 转换完成后，这个列会变成datetime64类型，包含日期（默认是当前系统日期）和时间。如果之后你只需要单独提取时间部分，可以用：

  dropped_col['time_only'] = dropped_col['time'].dt.time
  

• 这个转换后的datetime类型完全可以直接用于绘图（比如时间序列图）和统计函数，pandas会自动识别并处理。

验证效果 #

转换后的DataFrame会是这样的（日期为转换当天的日期）：

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