如何解决pandas str到datetime转换错误“分钟”字段中为60ParserError：分钟必须在0..59：2015-04-24 12:60:46
我正在尝试使用tell application "System Events" to keystroke "3" using command down
在熊猫中给定的str系列转换为日期时间。但是，我有一些pd.to_datetime()，其中分钟字段中有60个。
str有什么办法解决这个问题吗？
解决方法
用Series.str.split按空格分隔值，然后将日期部分转换为日期时间，并添加用to_timedelta转换为时间增量的时间部分：
d = ['2015-04-24 12:60:46','2015-04-24 11:60:20','2015-03-14 12:60:02','2015-05-11 12:60:53']
df = pd.DataFrame({'date':d})
s = df['date'].str.split()
df['date'] = pd.to_datetime(s.str[0]) + pd.to_timedelta(s.str[1])
print (df)
date
0 2015-04-24 13:00:46
1 2015-04-24 12:00:20
2 2015-03-14 13:00:02
3 2015-05-11 13:00:53
另一个想法，如果所有数据始终都是60，否则使用先前的解决方案：
df['date'] = (pd.to_datetime(df['date'].replace(":60:",":59:",regex=True)) +
pd.Timedelta(1,'min'))
print (df)
date
0 2015-04-24 13:00:46
1 2015-04-24 12:00:20
2 2015-03-14 13:00:02
3 2015-05-11 13:00:53
如果您想将60设为0，则将":60:"替换为":00:"。
如果希望60在下一分钟为零秒，请在存在":60:"的情况下增加分钟字段，并在进行替换之前这样做。
两步过程
-
通过使用：59： 替换
- 修复：60：
- 然后转换为日期时间
d = ['2015-04-24 12:60:46','2015-05-11 12:60:53','2015-04-26 11:60:44','2015-05-31 15:60:59','2015-04-02 07:60:10','2015-04-23 12:60:59','2015-05-07 18:60:11','2015-04-27 12:60:39','2015-04-10 09:60:26','2015-04-03 18:60:05','2015-05-20 08:60:37','2015-05-08 12:60:17','2015-04-16 12:60:50','2015-03-26 09:60:51','2015-03-20 08:60:29','2015-03-21 13:60:19','2015-03-07 01:60:16','2015-05-31 14:60:56','2015-03-06 18:60:01','2015-05-17 14:60:46','2015-03-10 04:60:18','2015-05-23 12:60:30','2015-04-17 09:60:53','2015-04-23 17:60:34','2015-03-31 12:60:50']
(pd.DataFrame({"Date":d})
.assign(Date=lambda x: x["Date"].str.replace(":60:",":59:"))
.assign(Date=lambda x: pd.to_datetime(x["Date"]))
)
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