pandas.to_datetime 具有不同长度的日期字符串

【问题标题】：pandas.to_datetime with different length date stringspandas.to_datetime 具有不同长度的日期字符串
【发布时间】：2019-02-27 17:53:37
【问题描述】：

我有一列时间戳，我想在我的 pandas 数据框中转换为日期时间。日期格式为%Y-%m-%d-%H-%M-%S，pd.to_datetime 无法识别。我手动输入的格式如下：

df['TIME'] = pd.to_datetime(df['TIME'], format = '%Y-%m-%d-%H-%M-%S')

我的问题是有些时候没有秒，所以它们更短
(format = %Y-%m-%d-%H-%M)。

如何将所有这些字符串都转换为日期时间？

我在想我可以在较短的日期结束时添加零秒 (-0)，但我不知道该怎么做。

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime string-to-datetime

【解决方案1】：

尝试 strftime，如果您想要正确的格式，并且如果 Pandas 无法识别您的自定义日期时间格式，您应该明确提供它

from functools import partial

df1 = pd.DataFrame({'Date': ['2018-07-02-06-05-23','2018-07-02-06-05']})
newdatetime_fmt = partial(pd.to_datetime, format='%Y-%m-%d-%H-%M-%S')
df1['Clean_Date'] = (df1.Date.str.replace('-','').apply(lambda x: pd.to_datetime(x).strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S'))
                                                 .apply(newdatetime_fmt))

print(df1,df1.dtypes)

输出：

              Date          Clean_Date
0  2018-07-02-06-05-23 2018-07-02 06:05:23
1     2018-07-02-06-05 2018-07-02 06:05:00 
Date                  object
Clean_Date    datetime64[ns]

【讨论】：

日期时间在一列中，带有连字符格式（即 2018-1-1-0-49-32），有些没有秒数（即 2018-1-1-0-49） .我希望它们被识别为日期时间对象，以便我可以按日期和时间排序。