Python 2.7 在pandas中组合两种不同的日期时间格式

我有许多包含日期和时间信息的csv文件。问题是我有两种不同的日期格式

 MM/DD/YYYY HH:MM:SS

及

我不想修改每个文件。例如，有没有一种方法可以将pandas中的所有MM-DD-YYYY HH:MM:SS datime修改为MM/DD/YYYY HH:MM:SS格式？

在将它们合并到一个数据帧/系列之前使用。

尝试此方法，（使用解析日期格式的函数）

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Pandas

to_datetime

功能非常广泛，它可以理解许多不同的格式

from io import StringIO

d_csv = StringIO("""12/01/2016 01:01:00
12-01-2016 02:02:00""")
d = pd.read_csv(d_csv, header=None)    

d[0] = pd.to_datetime(d[0])

print(d)

输出：

                    0
0 2016-12-01 01:01:00
1 2016-12-01 02:02:00

from io import StringIO

d_csv = StringIO("""12/01/2016 01:01:00
12-01-2016 02:02:00""")
d = pd.read_csv(d_csv, header=None)    

d[0] = pd.to_datetime(d[0])

print(d)

                    0
0 2016-12-01 01:01:00
1 2016-12-01 02:02:00