dataframe to_datetime未正确读取日期

excel文件的一部分如下所示

Action Date1               Action Date2
15.06.2018 - 06:06:30   17.06.2018 - 15:52:35
09.07.2018 - 10:12:13   09.07.2018 - 11:39:42
09.08.2018 - 15:21:45   
10.07.2018 - 10:00:13   00.00.0000 - 00:00:00

我想提取最新的行动日期，我有以下代码

dates = df.fillna(axis=1, method='ffill')
df['Latest date'] = dates[dates.columns[-1]]

但此代码返回正确的日期，如下所示

2018-06-17 15:52:35
2018-09-07 11:39:42
2018-09-08 15:21:45
2018-10-07 10:00:13

我试过了

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

---

但它仍然给了我相同的结果。

使用参数

格式

，检查：

或参数

dayfirst=True

：

df['Latest date']=pd.to_datetime(df['Latest date'], dayfirst=True)

---

编辑：为将不可解析的值转换为

NaT

，添加参数

errors='concurve'

：

df = df.apply(lambda x: pd.to_datetime(x,format="%d.%m.%Y - %H:%M:%S", errors='coerce'))
dates = df.ffill(axis=1)
df['Latest date'] = dates.iloc[:, -1]
print (df)
        Action Date1        Action Date2         Latest date
0 2018-06-15 06:06:30 2018-06-17 15:52:35 2018-06-17 15:52:35
1 2018-07-09 10:12:13 2018-07-09 11:39:42 2018-07-09 11:39:42
2 2018-08-09 15:21:45                 NaT 2018-08-09 15:21:45
3 2018-07-10 10:00:13                 NaT 2018-07-10 10:00:13

---

嗨，我已经更新了我的问题。我认为问题实际上是fillna方法改变了日期。我不知道如何指定日期格式时，转发填写na。谢谢耶茨雷尔！它解决了我的问题。我还用这个方法解决了这个问题：df=pd.to_datetime（df.stack（），dayfirst=True）

print (df)
          Latest date
0 2018-06-15 06:06:30
1 2018-07-16 08:53:49
2 2018-07-09 10:12:13
3 2018-08-09 15:21:45

df = df.apply(lambda x: pd.to_datetime(x,format="%d.%m.%Y - %H:%M:%S", errors='coerce'))
dates = df.ffill(axis=1)
df['Latest date'] = dates.iloc[:, -1]
print (df)
        Action Date1        Action Date2         Latest date
0 2018-06-15 06:06:30 2018-06-17 15:52:35 2018-06-17 15:52:35
1 2018-07-09 10:12:13 2018-07-09 11:39:42 2018-07-09 11:39:42
2 2018-08-09 15:21:45                 NaT 2018-08-09 15:21:45
3 2018-07-10 10:00:13                 NaT 2018-07-10 10:00:13