如何將熊貓數據框日期和不同的時間格式連接到單個時間戳？

Question

我在pandas數據框中有兩列，如下所示。 請注意，某些EVENT_TIME的hh.mm.ss是hh.mm.ss ，有些是hh:mm:ss AM/PM格式。

跑步時...

import pandas

df['EVENT_DATE'] = pd.to_datetime(df['EVENT_DATE'], format='%Y%m%d')

print(df['EVENT_DATE'])

...我可以使用（出於我的目的）可消耗格式（例如1999-07-28 ）獲得EVENT_DATE 。

但是跑步的時候

df['EVENT_TIME'] = pd.to_datetime(df['EVENT_TIME'], format='%H.%M.%S', errors='coerce')
df['EVENT_TIME'] = pd.to_datetime(df['EVENT_TIME'], format='%I:%M:%S %p', errors='coerce')

print(df['EVENT_TIME'])

... 1900-01-01已添加到時間中，並且未應用於所有行。

1900-01-01 16:40:00
1900-01-01 15:55:00
1900-01-01 14:30:00
1900-01-01 13:26:00
NaT
NaT
NaT
NaT

如何在單個時間戳中連接日期和時間（包括多種時間格式）？

EDIT1：

@ Wen-Ben的解決方案使我在這里：

1      19:53:00
11     14:30:00
15     16:30:00

然后將EVENT_DATE和EVENT_TIME串聯起來，我發現了這一點（有效）：

df['TIMESTAMP'] = df.apply(lambda r : pd.datetime.combine(r['EVENT_DATE'], r['EVENT_TIME']),1)

...結果是：

1     1999-07-28 19:53:00
11    2001-07-28 14:30:00
15    2002-06-07 16:30:00

接下來，我想將其轉換為ISO8601格式。 所以我發現了這個（有效）：

pd.to_datetime(df['TIMESTAMP']).apply(lambda x: x.strftime('%Y%m%dT%H:%M%SZ'))

...結果是：

1      19990728T19:5300Z
11     20010728T14:3000Z
15     20020607T16:3000Z

這里是我的新問題：

運行print(TIMESTAMP)仍顯示連接版本（例如1999-07-28 19:53:00 ）而不是ISO版本（例如19990728T19:5300Z ）

如何將ISO8601列“添加”到數據框？

理想情況下，我希望它代替TIMESTAMP 。 我希望將其作為數據的轉換，而不是作為新列添加。

Answer 1

使用fillna

s1=pd.to_datetime(df['EVENT_TIME'], format='%H.%M.%S', errors='coerce')
s2=pd.to_datetime(df['EVENT_TIME'], format='%I:%M:%S %p', errors='coerce')
df['EVENT_TIME']=s1.fillna(s2)