Pandas将列中的时间字符串更改为24小时时间格式

Pandas 是一个用于数据处理和分析的 Python 库，它提供了大量的数据结构和函数，使得处理结构化数据变得更加简单高效。在处理时间数据时，Pandas 提供了强大的功能来解析、格式化和操作时间字符串。

基础概念

在 Pandas 中，时间数据通常被存储为 datetime 类型，这是一种特殊的数据类型，用于表示日期和时间。24小时时间格式是一种时间表示方法，其中小时的范围是从0到23，而不是12小时制中的1到12。

相关优势

• 易于解析：Pandas 可以自动识别多种时间格式，并将其转换为 datetime 类型。
• 统一处理：将时间数据统一为 datetime 类型后，可以使用 Pandas 提供的各种时间序列函数进行处理。
• 高效计算：datetime 类型支持快速的日期时间运算，如加减天数、小时等。

类型

Pandas 中的时间数据可以是以下几种类型之一：

• datetime64[ns]：纳秒级别的日期时间。
• timedelta64[ns]：表示时间间隔。

应用场景

• 数据分析：在分析时间序列数据时，需要将时间字符串转换为统一的时间格式。
• 数据清洗：在数据预处理阶段，可能需要校正或标准化时间数据。
• 数据可视化：在绘制时间序列图表时，需要确保时间数据的准确性。

示例代码

假设我们有一个 DataFrame，其中包含一个名为 time_str 的列，该列包含以12小时制表示的时间字符串。我们可以使用 Pandas 将这些字符串转换为24小时格式。

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {'time_str': ['03:45 PM', '11:20 AM', '07:15 PM']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将时间字符串转换为 datetime 类型，并指定格式为24小时制
df['time_24h'] = pd.to_datetime(df['time_str'], format='%I:%M %p').dt.strftime('%H:%M')

print(df)

输出结果将是：

  time_str time_24h
0  03:45 PM    15:45
1  11:20 AM    11:20
2  07:15 PM    19:15

遇到的问题及解决方法

如果在转换过程中遇到问题，可能是由于以下原因：

1. 格式字符串不正确：确保 format 参数与时间字符串的格式相匹配。
2. 时区问题：如果时间字符串包含时区信息，需要正确处理时区转换。
3. 非法时间值：如果时间字符串中存在非法的时间值（如 '25:00 PM'），Pandas 将无法解析它。

解决方法：

• 检查并修正格式字符串。
• 使用 tz_localize 和 tz_convert 方法处理时区。
• 在转换前清洗数据，移除或修正非法的时间值。

# 示例：处理非法时间值
df['time_str'] = df['time_str'].apply(lambda x: '00:00' if not pd.to_datetime(x, format='%I:%M %p', errors='coerce') else x)

通过以上步骤，可以确保时间字符串被正确地转换为24小时格式。