在熊猫数据帧中转换日期格式

我相信你需要参数 dayfirst=True 在里面 to_datetime :

df = pd.DataFrame({'Date': {0: '1983-11-10 00:00:00', 1: '10/11/1983'}})
print (df)
                  Date
0  1983-11-10 00:00:00
1           10/11/1983


df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date, dayfirst=True)
print (df)
        Date
0 1983-11-10
1 1983-11-10

因为:

df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date)
print (df)
        Date
0 1983-11-10
1 1983-10-11

或者您可以指定这两种格式,然后使用 combine_first :

d1 = pd.to_datetime(df.Date, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S', errors='coerce')
d2 = pd.to_datetime(df.Date, format='%d/%m/%Y', errors='coerce')

df['Date'] = d1.combine_first(d2)
print (df)
        Date
0 1983-11-10
1 1983-11-10

多种格式的通用解决方案:

from functools import reduce 

def convert_formats_to_datetimes(col, formats):
    out = [pd.to_datetime(col, format=x, errors='coerce') for x in formats]
    return reduce(lambda l,r: pd.Series.combine_first(l,r), out)

formats = ['%Y-%m-%d %H:%M:%S', '%d/%m/%Y']
df['Date'] = df['Date'].pipe(convert_formats_to_datetimes, formats)
print (df)
        Date
0 1983-11-10
1 1983-11-10

我希望它们都是相同的类型,如何迭代 我的数据框的日期列并将日期转换为一种格式?

您的输入数据不明确:是 10 / 11 11月10日还是10月11日?您需要指定逻辑来确定哪个是合适的。如果要按顺序尝试多种日期格式,则函数很有用:

def date_apply_formats(s, form_lst):
    s = pd.to_datetime(s, format=form_lst[0], errors='coerce')
    for form in form_lst[1:]:
        s = s.fillna(pd.to_datetime(s, format=form, errors='coerce'))
    return s

df['Date'] = date_apply_formats(df['Date'], ['%Y-%m-%d %H:%M:%S', '%d/%m/%Y'])

优先考虑 form_lst . 该解决方案可以扩展到任意数量的提供格式。