如何在Python中将不正确的日期时间格式从原始csv文件更改为正确的日期时间格式

我有一个像这样的Python数据框架

Index Name Dateofbirth

0      A.     12JAN1980:00:00:00.000000
1      B.   17JUN1954:00:00:00.000000
...
1250000  X.  09DEC1957:00:00:00.0000

问题在于，在原始数据csv文件中，我的日期以这种格式存储%d%m%Y:00:00:00.000000

因此，当我将这个csv文件读入Python并使用以下代码将Date of birth列转换为datetime时，问题就出现了

df['Dateofbirth'] =pd.to_datetime(df['Dateofbirth'])

我得到以下错误：

提升值错误（“未知字符串格式：”，timestr） ValueError:（“未知字符串格式：”，“1980年1月12日00:00:00.000000

如何将此格式更改为可接受的日期时间格式%Y%m%d%H%m%S？ 更改原始csv文件是不可能的，因为有超过1000000行

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请提供帮助！对于缺少文本格式，我深表歉意。

您可以尝试此操作，它将返回

出生日期

，类型为object:

df['Dateofbirth'] = pd.to_datetime(df.Dateofbirth)
df['Dateofbirth'] = df['Dateofbirth'].dt.strftime('%Y%m%d %H%M%S')

或者，如果您希望将Dateofbirth作为datetime类型，请使用此选项：

df['Dateofbirth'] = pd.to_datetime(df['Dateofbirth'])
df['Dateofbirth'] = pd.to_datetime(df['Dateofbirth'].dt.strftime('%Y%m%d %H%M%S'))

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不，它是以日期优先、年终的形式存储的，但您使用的是

%Y%M%D

，但我没有指定任何需要Y-first格式的地方。任何一种方式都可以。那么我应该如何修改我的代码？您好，可以指定格式，例如：

pd.to\u datetime（'13000101'，格式='%Y%M%D'，错误='ignore'））

，但现在整列都是对象而不是datetime64[ns]，我想这不起作用。因为整列仍然是字符串类型（对象），而不是所需的datetime64[ns]感谢您的帮助，还有一个问题是因为我一直在写%m，而它本应是%b。哦，是的，我没有意识到，对不起，您的部分说“更改为”，但您想使用该格式的数据并转换为：D