alueError: unconverted data remains when parsing with format “%Y/%m/%d %H:%M”: “:00 PM”, at position 14493，请举例如何更改代码

这个错误通常发生在尝试将非日期时间格式的数据转换为特定格式（如"%Y/%m/%d %H:%M"）的时候，这里提到的`:00 PM`没有被成功解析。比如，如果您的输入是一个包含完整时间信息但格式不正确的字符串，如"2023/12/31 12:00:00 PM"。

原始可能是这样的：

from datetime import datetime
try:
    parsed_date = datetime.strptime(input_string, "%Y/%m/%d %H:%M")
except ValueError as e:
    print(e)

对于这个问题，你需要去掉AM/PM部分，只保留小时和分钟，并且修改日期解析格式。可以试试以下代码：

input_string = "2023/12/31 12:00 PM"
try:
    # 删除AM/PM，只保留小时分钟
    time_str = input_string.split(" ")[-1].replace(" PM", "")
    parsed_date = datetime.strptime(f"{input_string[:10]} {time_str}", "%Y/%m/%d %H:%M")
except ValueError as e:
    print(e)

这样就假设下午的时间都是12点之后的。如果不确定时间是否一定是24小时制，还可以先检查一下再做处理。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\task4\demo1.py", line 6, in <module> data.支付时间=pd.to_datetime(data.支付时间,format='%Y/%m/%d') File "E:\Python\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py", line 1050, in to_datetime values = convert_listlike(arg._values, format) File "E:\Python\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py", line 453, in _convert_listlike_datetimes return _array_strptime_with_fallback(arg, name, utc, format, exact, errors) File "E:\Python\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py", line 484, in _array_strptime_with_fallback result, timezones = array_strptime(arg, fmt, exact=exact, errors=errors, utc=utc) File "pandas\_libs\tslibs\strptime.pyx", line 530, in pandas._libs.tslibs.strptime.array_strptime File "pandas\_libs\tslibs\strptime.pyx", line 355, in pandas._libs.tslibs.strptime.array_strptime ValueError: unconverted data remains when parsing with format "%Y/%m/%d": " 0:53", at position 0. You might want to try: - passing `format` if your strings have a consistent format; - passing `format='ISO8601'` if your strings are all ISO8601 but not necessarily in exactly the same format; - passing `format='mixed'`, and the format will be inferred for each element individually. You might want to use `dayfirst` alongside this.

这个错误提示显示在使用 `pd.to_datetime()` 函数时，出现了解析格式（`'%Y/%m/%d'`）与数据不匹配的问题。错误信息中还提示了一些解决方案，你可以尝试一下：

- 如果你的字符串具有一致的格式，可以尝试传递 `format` 参数以匹配你的数据格式。
- 如果你的字符串都是 ISO8601 格式，但格式可能不完全相同，可以尝试传递 `format='ISO8601'` 参数。
- 如果你的字符串格式混杂不一，可以传递 `format='mixed'` 参数，pandas会为每个元素分别推断日期格式。同时你可能还需要使用 `dayfirst` 参数，以处理日期在月份之前的情况。

你可以根据自己的数据情况选择合适的解决方法。

ValueError: unconverted data remains: 00:00:00

ValueError: unconverted data remains: 00:00:00 这个错误通常出现在处理字符串日期格式时，当你试图将这种格式的日期转换为能被Pandas识别的时间戳（如datetime对象）时。在这个错误消息中，`unconverted data remains`意味着有一些无法自动解析的部分未被正确转换。

例如，如果你有一个像这样的字符串列表：`['2023-01-01 00:00:00', '2023-01-02 12:30:45']`，并且你尝试用`pd.to_datetime`函数将其转换为日期时间，其中包含'00:00:00'的项会引发这个错误，因为Pandas默认只识别小时分钟秒都非零的时间段。

解决这个问题，你可以提供一个更具体的日期解析格式给`to_datetime`函数，告诉它应该如何处理这些'00:00:00'的时间部分。比如：

import pandas as pd

dates = ['2023-01-01 00:00:00', '2023-01-02 12:30:45']
formatted_dates = pd.to_datetime(dates, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 或者，如果00:00:00代表缺失值，你可以选择忽略它们
formatted_dates = pd.to_datetime(dates, errors='coerce')
formatted_dates = formatted_dates[~formatted_dates.isna()]

第一种情况是将'00:00:00'视为有效的时间戳；第二种情况则是将其视为缺失值并丢弃。