Python 更改列日期格式

我在pandas dataframe中有如下列：

0    2018-04-06
1    2018-04-06
2    2018-04-09
3    2018-04-19
4    2018-04-19
5    2018-04-17

def change_date_format(x):
    if x != 'nan' and x != '' and x != ' ' and x != 0:
        x = parse(x, dayfirst=True).strftime("%Y-%m-%d")
        return x
    else:
        return ''

read4['Column Name'] = read4['Column Name'].apply(lambda x : change_date_format(x)  )

2018-06-04
2018-06-04
2018-09-04
2018-04-19
2018-04-19
2018-04-17

我想将此列转换为yyyy/mm/dd，为此我提供了如下指导：

0    2018-04-06
1    2018-04-06
2    2018-04-09
3    2018-04-19
4    2018-04-19
5    2018-04-17

def change_date_format(x):
    if x != 'nan' and x != '' and x != ' ' and x != 0:
        x = parse(x, dayfirst=True).strftime("%Y-%m-%d")
        return x
    else:
        return ''

read4['Column Name'] = read4['Column Name'].apply(lambda x : change_date_format(x)  )

2018-06-04
2018-06-04
2018-09-04
2018-04-19
2018-04-19
2018-04-17

但它的转换如下：

0    2018-04-06
1    2018-04-06
2    2018-04-09
3    2018-04-19
4    2018-04-19
5    2018-04-17

def change_date_format(x):
    if x != 'nan' and x != '' and x != ' ' and x != 0:
        x = parse(x, dayfirst=True).strftime("%Y-%m-%d")
        return x
    else:
        return ''

read4['Column Name'] = read4['Column Name'].apply(lambda x : change_date_format(x)  )

2018-06-04
2018-06-04
2018-09-04
2018-04-19
2018-04-19
2018-04-17

理想情况下应该是：

2018-04-06
2018-04-06
2018-04-09
2018-04-19
2018-04-19
2018-04-17

我如何强制它执行上述工作。基本上它应该考虑输入也取决于它应该工作。

< P>我认为需要参数<代码>错误=“强制”< /代码>将不可解析值转换为<代码> NAT < /代码>，然后最后：

---

也许您需要将

dayfirst

标志设置为

False

x = parse(x, dayfirst=False).strftime("%Y-%m-%d")

---

我知道这很好，但只适用于此场景，不适用于其他场景；此对话已结束。brother我是否可以为

提供多个
单位
到_datetime

，因为我需要将

np.int64

类型列转换为不同范围的整数。@piyuss.Wanare-您能解释更多吗？也许最好用样本数据和预期结果来创建新问题。