仅使用 pandas 将字符串或系列类型转换为时间答案

【问题标题】：converting string or Series type to time only with pandas仅使用 pandas 将字符串或系列类型转换为时间
【发布时间】：2018-08-09 18:41:46
【问题描述】：

我现在对类型很困惑。
我最近从 Rstudio 搬到了 python。
比方说

x = '20:05:20'
y = '20:06:10'

那么 x 和 y 只是字符串，即使它们引用时间。
为了只获取时间数据而不获取日期，我经常使用

pd.to_datetime(df,format='%H:%M:%S).time()

pd.to_datetime(x, format='%H:%M:%S').time()

datetime.time(20, 5, 20)

pd.to_datetime(y, format='%H:%M:%S').time()

datetime.time(20, 6, 10)

但是，在我将 x 和 y 作为数据框后，此代码不再起作用。
如果你愿意，你可以试试。

ttmm=pd.DataFrame({'ttme':[x,y]})
ttmm['ttme']

0    20:05:20
1    20:06:10
Name: ttme, dtype: object

pd.to_datetime(ttmm['ttme'], format='%H:%M:%S').time()
然后我得到这个错误消息。

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'time'

为什么这不起作用？

【问题讨论】：

如果你想访问一个系列的日期时间属性，你可以使用.dt。为了只获取时间组件，请尝试：pd.to_datetime(ttmm['ttme'], format='%H:%M:%S').dt.time

【解决方案1】：

首先让我们回答您的问题：执行pd.to_datetime(ttmm['ttme'], format='%H:%M:%S') 时，您将获得一个熊猫系列。如果你想对它应用一个函数，比如time()，你可能想这样做：

pd.to_datetime(ttmm['ttme'], format='%H:%M:%S').apply(lambda x: x.time())

现在只有两件小事：

也许是一个小错字？（ttme 而不是时间）：
```
ttmm=pd.DataFrame({'time':[x,y]})
ttmm['time']
```
函数to_datetime 足够智能，可以在大多数情况下识别没有格式字符串的时间。不用也可以试试！
```
pd.to_datetime(ttmm['ttme']).apply(lambda x: x.time())
```

【讨论】：

【解决方案2】：

虽然两者都使用了相同的函数pd.to_datetime，但返回的类对象不同。你可以尝试一下，然后你就明白了。

pd.to_datetime(x, format='%H:%M:%S')

<class 'pandas._libs.tslib.timestamps.Timestamp'>

如果你阅读源代码，pd.to_datetime函数返回DatetimeIndex对象，而DatetimeIndex对象有'时间'属性。

但是，pd.to_datetime(ttme['time'], format='%H:%M:%S') 函数返回：

<class 'pandas.core.series.Series>

Series 对象具有属性“dtypes/values/name...”但不包括“时间”。所以AttributeError: 'Series' object has no attribute 'time'这个消息是绝对正确的。

【讨论】：