時間が文字列になっているときに２つの時系列データをPython/Pandasで統合させる方法

import pandas as pd
import datetime as dt
from IPython.display import display

df1 = pd.read_csv('splyza_data/firsthalf.csv')
df2 = pd.read_excel('splyza_data/secondhalf.xlsx')

display(df1.head())
display(df2.head())

t = df1['時間'][0]
print(type(t))

#ここがポイント！
_t = dt.datetime.strptime(t,'%H:%M:%S:%f')
print(type(_t))
print(_t)

z = dt.datetime.strptime('','')
print(z)

d = _t - z
d.total_seconds()

<class 'str'>
<class 'datetime.datetime'>
1900-01-01 00:00:48.960000
1900-01-01 00:00:00

def f(t, offset=Non
    48.96

```python
#オフセットは病に時間を変換した後に、任意の秒数ずらすための引数
#サッカーだとキックオフ時間を0秒に合わせたいので作った
def f(t, offset=None):
    _t = dt.datetime.strptime(t,'%H:%M:%S:%f')
    z = dt.datetime.strptime('','')
    d = _t - z
    d = d.total_seconds()
    if offset is not None:
        d+=offset
    return d

df1['時間'] = df1['時間'].apply(lambda x: f(x,-48.96))
df2['時間'] = df2['時間'].apply(lambda x: f(x,df1['時間'].iloc[-1]-21.48))

display(df1.head())
display(df2.tail())

df = pd.concat([df1,df2])
display(df.head())
display(df.tail())

df.to_excel('splyza_data/20190406.xlsx',encoding='shift-jis')