我有一个像这样的数据框
open Start show Einde show
5 NaN 11:30 NaN
6 16:00 18:00 19:45
7 14:30 16:30 18:15
8 NaN NaN NaN
9 18:45 20:45 22:30
这些小时为字符串格式，我想将其转换为日期时间格式。每当我尝试使用pd.to_datetime(evs['open'], errors='coerce')（更改其中一列）时，它会将小时更改为完整的日期时间格式，例如：2020-04-03 16:00:00带今天的日期。我只想有一个小时，但是仍然是日期时间格式，所以我可以添加分钟等。
现在，当我dt.hour用来访问小时时，它返回一个字符串，而不是HH:MM格式。
有人可以帮我吗？我正在通过Pandas读取CSV，read_csv但是当我使用日期解析器时，我遇到了同样的问题。理想情况下，这将在本read_csv节中得到解决，而不是单独进行修复，但是在这一点上，我将采取任何措施。
谢谢！
克里斯评论说，不可能只将小时和分钟转换为日期时间格式。但是您可以使用timedeltas解决您的问题。
import datetime
import pandas as pd
def to_timedelta(date):
date = pd.to_datetime(date)
try:
date_start = datetime.datetime(date.year, date.month, date.day, 0, 0)
except TypeError:
return pd.NaT # to keep dtype of series; Alternative: pd.Timedelta(0)
return date - date_start
df['open'].apply(to_timedelta)
输出：
5 NaT
6 16:00:00
7 14:30:00
8 NaT
9 18:45:00
Name: open, dtype: timedelta64[ns]
现在，您可以使用datetime.timedelta来添加/减去分钟，小时或其他任何时间：
df['open'] + datetime.timedelta(minutes=15)
输出：
5 NaT
6 16:15:00
7 14:45:00
8 NaT
9 19:00:00
Name: open, dtype: timedelta64[ns]
同样，返回完整的日期时间也很容易：
df['open'] + datetime.datetime(2020, 4, 4)
输出：
5 NaT
6 2020-04-04 16:00:00
7 2020-04-04 14:30:00
8 NaT
9 2020-04-04 18:45:00
Name: open, dtype: datetime64[ns]
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