Как я могу преобразовать столбец данных Pandas в дату и время, если формат дробных секунд несовместим?

Этот код эффективно преобразует столбец datetime в формат datetime, обрабатывая при этом смешанное присутствие дробных секунд.

import pandas as pd

# Sample DataFrame
df = pd.DataFrame({'datetime':['Jan 20, 2000 12:00:00', 'Jan 20, 2000 12:00:00.5', 'Jan 20, 2000 12:00:01']})

# Use errors='coerce' to handle missing fractional seconds
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'], errors='coerce')

# Handle NaN values (missing fractional seconds) by filling with zeros
df['datetime'] = df['datetime'].fillna(pd.to_datetime(df['datetime'].dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') + '.000000'))

print(df)

Вы можете использовать format='mixed', чтобы определить формат каждого элемента.

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'], format='mixed')

Примечание. 'mixed' может быть рискованным, поскольку может непредсказуемо определить дату и время. Лучшей практикой может быть явная нормализация форматов строк даты и времени перед преобразованием:

df.loc[~df['datetime'].str.match('.*\.\d+$'), 'datetime'] += '.0'