熊猫-将字符串转换为没有日期的时间
我已经阅读了很多SO答案，但是找不到明确的解决方案。
我在称为day1小时的df中有此数据：
1 10:53
2 12:17
3 14:46
4 16:36
5 18:39
6 20:31
7 22:28
Name: time, dtype: object>
我想将其转换为时间格式。但是当我这样做时：
day1.time = pd.to_datetime(day1.time, format='H%:M%')
结果包括今天的日期：
1 2015-09-03 10:53:00
2 2015-09-03 12:17:00
3 2015-09-03 14:46:00
4 2015-09-03 16:36:00
5 2015-09-03 18:39:00
6 2015-09-03 20:31:00
7 2015-09-03 22:28:00
Name: time, dtype: datetime64[ns]>
看来format参数不起作用-如何获得没有显示日期的时间？
更新资料
以下内容可以正确设置时间格式，但是以某种方式，该列仍然是对象类型。为什么不转换为datetime64？
day1['time'] = pd.to_datetime(day1['time'], format='%H:%M').dt.time
1 10:53:00
2 12:17:00
3 14:46:00
4 16:36:00
5 18:39:00
6 20:31:00
7 22:28:00
Name: time, dtype: object>
问题答案：
执行转换后，您可以使用datetimedt访问器仅访问hour或time组件：
In [51]:
df['hour'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%H:%M').dt.hour
df
Out[51]:
time hour
index
1 10:53 10
2 12:17 12
3 14:46 14
4 16:36 16
5 18:39 18
6 20:31 20
7 22:28 22
另外，您的格式字符串H%:M%格式不正确，可能会引起ValueError: ':' is a bad directive in format 'H%:M%'
关于您的最后评论，dtypedatetime.time不是datetime：
In [53]:
df['time'].iloc[0]
Out[53]:
datetime.time(10, 53)
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问题内容： 我有一个带有ID号的大型数据框： 这些现在都是字符串。 我想转换为不使用循环-为此我使用。 问题是我的某些行包含无法转换为的脏数据，例如 如何（不使用循环）删除这些类型的事件，以便我可以放心使用？ 问题答案： 您需要向功能添加参数： 如果是列： 但非数字会转换为，因此所有值都是。 对于需要转换到一些值，例如，然后转换为： 样品： 编辑：如果使用0.25+大熊猫，则可以使用：
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我试图使用pandas.to_datetime()将只包含小时、分钟和秒的日期列转换为日期时间形式。但是，它会自动添加年份和日期。我还尝试使用pandas.to_datetime(df["time"]，format = % H:% M:% S ")dt . time，数据类型仍然是object。有没有什么方法可以变成不带年份和日期的datetime格式？
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