Преобразовать время в секунды [удалив миллисекунды]

У меня есть фрейм данных Pandas, где имя столбца «A» имеет значение даты и времени (на данный момент оно имеет строковый тип).

Столбец А Столбец Б 2024-07-11 13:09:37.466 ПК2 2024-07-11 13:24:43.03 ПК1 6 мая 2024 22:49:50 ПК5

Я пытаюсь удалить миллисекунды из времени, а также только один формат: %Y-%m-%d %H:%M:%S. Таким образом, результат должен быть таким, как показано ниже:

Столбец А Столбец Б 2024-07-11 13:09:37 ПК2 2024-07-11 13:24:43 ПК1 2024-05-06 22:49:50 ПК5

Преобразовать столбец A в тип datetime, чтобы позже можно было сортировать по дате и времени.

Я пробовал решения ниже, но оба выдают ошибку. Я думаю, из-за количества разных цифр в миллисекундах

df['Column A'] = pd.to_datetime(Df['event time']).dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df['Column A'] = Df['Column A'].apply(lambda x: datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'))

«но оба выдают ошибку». — какую именно ошибку?

nicomp 25.07.2024 16:26
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
1
70
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Код

df['Column A'] = pd.to_datetime(
    df['Column A'].str.split('.').str[0], format='mixed')

дф

    Column A            Column B
0   2024-07-11 13:09:37 PC2
1   2024-07-11 13:24:43 PC1
2   2024-05-06 22:49:50 PC5

Пример кода

import pandas as pd
data = {'Column A': ['2024-07-11 13:09:37.466', '2024-07-11 13:24:43.03', 'May 6 2024 22:49:50'], 'Column B': ['PC2', 'PC1', 'PC5']}
df = pd.DataFrame(data)

Другие вопросы по теме