Answers:
最简单的方法是使用to_datetime
:
df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])
它还dayfirst
为欧洲时代提供了依据(但请注意,这并不严格)。
它在起作用:
In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']))
Out[11]:
0 2005-05-23 00:00:00
dtype: datetime64[ns]
您可以传递特定格式:
In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y")
Out[12]:
0 2005-05-23
dtype: datetime64[ns]
DatetimeIndex(df['col']).to_pydatetime()
应该可以工作。
SettingWithCopyWarning
足够的材料
如果要指定复杂的格式,可以使用以下内容:
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'], format='%d/%m/%Y')
format
此处的更多详细信息:
如果您的约会中有多种格式,别忘了设定infer_datetime_format=True
以简化生活
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)
资料来源:pd.to_datetime
或者,如果您想要定制的方法:
def autoconvert_datetime(value):
formats = ['%m/%d/%Y', '%m-%d-%y'] # formats to try
result_format = '%d-%m-%Y' # output format
for dt_format in formats:
try:
dt_obj = datetime.strptime(value, dt_format)
return dt_obj.strftime(result_format)
except Exception as e: # throws exception when format doesn't match
pass
return value # let it be if it doesn't match
df['date'] = df['date'].apply(autoconvert_datetime)