Python 熊猫中的日期时间过滤器

我有一个像这样的csv文件，这是我用来过滤日期的代码

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我不明白为什么它会更改日期的格式，似乎它会混淆日期中的月和日，使用条件过滤器，预期结果应该与原始数据集相同，但它删除了几行？有人能帮我吗，非常感谢。

一些地区将日期格式化为dd/mm/YYYY，而其他地区则使用mm/dd/YYYY。默认情况下，pandas使用美国格式mm/dd/YYYY，除非它可以从日数大于12时的值推断出替代格式

因此，如果您知道输入的日期格式是dd/mm/YYYY，您必须对熊猫说：

example['date_1'] = pd.to_datetime(example['date_1'], dayfirst=True)
example['date_2'] = pd.to_datetime(example['date_2'], dayfirst=True)

一旦pandas有一个时间戳列，它将在内部存储1970-01-01 00:00的纳秒数，并根据ISO-8601，默认情况下显示该纳秒数，该列的条带部分为0。部分时间，秒或纳秒的分数

如果要处理时间戳，则不应在意。如果最后要强制使用格式，请明确地将列更改为其字符串表示形式：

df['date_1'] = df['date_1'].df.strftime('%d/%m/%Y %H:%M')

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请为您的代码提供一个数据集和所需的输出，这个问题似乎有点含糊不清USHI@ESDARII一点也不含糊，我提到了“预期结果应该与原始数据集相同”，并观看了数据集的屏幕截图，我得到了解决方案！

df['date_1'] = df['date_1'].df.strftime('%d/%m/%Y %H:%M')