将时间转换为秒[删除毫秒]

Question

我有一个 Pandas 数据框，其中列名“A”具有日期和时间值（到目前为止，它是字符串类型）。

A 栏	B 栏
2024-07-11 13:09:37.466	PC2
2024-07-11 13:24:43.03	PC1
2024 年 5 月 6 日 22:49:50	PC5

我正在尝试从时间中删除毫秒，并且只有一种格式，即 %Y-%m-%d %H:%M:%S。所以输出应该如下所示：

A 栏	B 栏
2024-07-11 13:09:37	PC2
2024-07-11 13:24:43	PC1
2024-05-06 22:49:50	PC5

将 A 列转换为日期时间类型，这样我就可以稍后按日期时间排序

我尝试了以下解决方案，但都给出了错误。我认为是由于以毫秒为单位的不同位数

df['Column A'] = pd.to_datetime(Df['event time']).dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df['Column A'] = Df['Column A'].apply(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

Answer 1

首先，请在发布问题时附上实际的错误回溯。

strptime 需要给出字符串的格式。你不能仅仅忽略毫秒。获得日期时间对象后，您可以将毫秒设置为零或使用 strftime 生成仅包含您想要的位的字符串。

我不确定 pd.to_datetime 期望什么，但我怀疑您的问题可能是因为您的日期之一采用人类可读的格式，月份作为字符串。您可能需要使用日期时间解析函数，该函数比 pandas 提供的任何函数更宽松。不过，它可能会慢很多。

Answer 2

# Convert string to date-time format
df['Column A'] = pd.to_datetime(df['Column A'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S:%f')

#convert %Y-%m-%d %H:%M:%S:%f into %Y-%m-%d %H:%M:%S format as str
df['Column A'] = df['Column A'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')