如何将 pandas 数据帧日期和不同的时间格式连接到单个时间戳？

Question

我在 pandas 数据框中有两列，如下所述。注意有些 EVENT_TIME 是 hh.mm.ss，有些是 hh:mm:ss AM/PM 格式。

当运行...

import pandas

df['EVENT_DATE'] = pd.to_datetime(df['EVENT_DATE'], format='%Y%m%d')

print(df['EVENT_DATE'])

...我可以获得消耗品（出于我的目的）格式的 EVENT_DATE（例如 1999-07-28）。

但是当运行...

df['EVENT_TIME'] = pd.to_datetime(df['EVENT_TIME'], format='%H.%M.%S', errors='coerce')
df['EVENT_TIME'] = pd.to_datetime(df['EVENT_TIME'], format='%I:%M:%S %p', errors='coerce')

print(df['EVENT_TIME'])

...1900-01-01 已添加到时间中，但并未应用于所有行。

1900-01-01 16:40:00
1900-01-01 15:55:00
1900-01-01 14:30:00
1900-01-01 13:26:00
NaT
NaT
NaT
NaT

如何在单个时间戳中连接日期和时间（包括多种时间格式）？

编辑 1:

@Wen-Ben 的解决方案把我带到了这里：

1      19:53:00
11     14:30:00
15     16:30:00

然后连接 EVENT_DATE 和 EVENT_TIME，我发现这个（有效）：

df['TIMESTAMP'] = df.apply(lambda r : pd.datetime.combine(r['EVENT_DATE'], r['EVENT_TIME']),1)

...结果：

1     1999-07-28 19:53:00
11    2001-07-28 14:30:00
15    2002-06-07 16:30:00

下一步我想把它变成ISO8601格式。所以我发现了这个（有效）：

pd.to_datetime(df['TIMESTAMP']).apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%dT%H:%M%SZ'))

...结果：

1      19990728T19:5300Z
11     20010728T14:3000Z
15     20020607T16:3000Z

这是我的新问题：

运行 print(TIMESTAMP) 仍然显示串联版本（例如 1999-07-28 19:53:00）而不是 ISO 版本（例如 19990728T19:5300Z）

如何将 ISO8601 列 "added" 添加到数据框？

理想情况下，我希望它取代 TIMESTAMP。我希望它作为数据的转换，而不是作为新列添加。

Answer 1

使用fillna

s1=pd.to_datetime(df['EVENT_TIME'], format='%H.%M.%S', errors='coerce')
s2=pd.to_datetime(df['EVENT_TIME'], format='%I:%M:%S %p', errors='coerce')
df['EVENT_TIME']=s1.fillna(s2)

如何将 pandas 数据帧日期和不同的时间格式连接到单个时间戳？

How to concatenate pandas dataframe date and different time formats to single timestamp?

python

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string-to-datetime