我想从一个包含GNSS times和许多其他数据的文件中读取时间。预期的结果是一个datetime数据类型的pandas数组（Index或Series），其中应用了数据集的日期。
在中间步骤中，我有一个格式为hhmmss的时间戳列表，其中混合了一些无效数据：

import datetime as dt
import pandas as pd

date = dt.date(2023, 5, 9)
times_from_file = [",,,,,,"¸ "123456", "123457", "123458", "123459", "123500"]

我可以通过这个冗长的代码片段获得所需的输出：

datetimes = pd.to_datetime(
    times_from_file, format="%H%M%S", errors="coerce"
).map(
    lambda datetime: pd.NaT
    if pd.isnull(datetime)
    else dt.datetime.combine(date, datetime.time())
)

输出：

DatetimeIndex([                'NaT', '2023-05-09 12:34:56',
               '2023-05-09 12:34:57', '2023-05-09 12:34:58',
               '2023-05-09 12:34:59', '2023-05-09 12:35:00'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

然而，这看起来过于复杂。我希望这个问题可以用pd.to_timedelta来解决，但不幸的是，它不允许传递格式字符串。甚至pandas.Index.map的na_action关键字也被忽略了--这就是为什么我使用if pd.isnull(datetime)。
有没有更简单的方法来做到这一点，最好是利用专门构建的Pandas函数或方法？