Python 如何将一系列整数转换为日期？

我有一系列整数，比如

151215

我想把这些整数转换成日期

2015-12-15

这意味着2015年12月15日。在熊猫网站上快速搜索建议我使用to_datetime（）方法。不幸的是，我意识到如果熊猫数据是一个字符串

st = '151215'
pd.to_datetime(st)

然后它正常工作（除了我不需要时间）

但当数据是整数时

st = 151215
pd.to_datetime(st)

结果是

Timestamp('1970-01-01 00:00:00.000151215')

您能给我推荐一种将整数列表转换为日期的有效方法吗？您无需先转换为字符串（至少在0.19中）：

---

如示例中所示，转换单个值将产生

时间戳（'2015-12-15 00:00:00'）

，但如果传递整个序列，则结果如上所示。

时间戳

将始终存储时间。对于整数，只需将它们转换为字符串。我想您必须首先转换为字符串：这很好，但我尝试添加布尔变量“inplace=True”，这通常是在pandas dataframe上完成的，但它不起作用。你能再给我一点帮助吗？我想指出你必须指定格式。。似乎整数的默认格式是纳秒epoch@StefanoFedele我认为修改inplace通常是不受欢迎的，而且to_datetime没有

inplace

kwarg，因为它只返回转换后的序列或值，而不是整个帧。例如，如果日期是数据框中的一列，您只需说df.dates=pd.to_datetime（df.dates，…），而不使用inplace kwarg，它就能完成您想要的功能。@StefanoFedele我不确定是否有任何inplace修饰符可以更改pandas中的数据类型。@StefanoFedele inplace通常是不正确的。

Timestamp('1970-01-01 00:00:00.000151215')

dates = pd.Series([151215]*8)
dates = pd.to_datetime(dates, format="%y%m%d")
print(dates)
0   2015-12-15
1   2015-12-15
2   2015-12-15
3   2015-12-15
4   2015-12-15
5   2015-12-15
6   2015-12-15
7   2015-12-15
dtype: datetime64[ns]