Python 为什么'；pd系列是否复制时间列？

我试图使用pd.Series来复制一个时间列，但它给了我一个完全不同的时间，为什么会这样？我如何专门使用pd.Series函数来复制熊猫中的一个时间列

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame, Panel

# Get into data
data = pd.read_csv('someData.csv', header=0, encoding='utf-8', low_memory=False)
df = DataFrame(data)
df = df.sort(['time'], ascending=True)  # Sort by time

# Create a new df column using only df.time
df['time2'] = pd.Series(pd.to_datetime(date) for date in df['time'])
df['time3'] = df['time']

print df.head()

                 time
567     1/1/2015 0:12   
566     1/1/2015 0:14   
565     1/1/2015 0:28   
564     1/1/2015 0:30   
563     1/1/2015 0:42 

              time2  
567         2015-01-12 21:43:00   
566         2015-01-12 21:43:00   
565         2015-01-12 21:43:00   
564         2015-01-12 21:43:00   
563         2015-01-12 21:43:00   

             time3  
567  1/1/2015 0:12  
566  1/1/2015 0:14  
565  1/1/2015 0:28  
564  1/1/2015 0:30  
563  1/1/2015 0:42  

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您是否尝试过

data=pd.read\u csv（'someData.csv'，header=0，encoding='utf-8'，low\u memory=False，parse\u dates=['time']）

？刚刚尝试过，time2仍然与time1（=time3）不同，我无法复制，使用您的5个示例文本值对我来说效果很好。您应该尝试将示例数据置于问题中，而不是仅从您拥有的CSV中读取。可能您的日期格式在所有行中都不一致？实际上，从df.head（）示例开始，我没有遇到任何问题。您可以发布原始someData.csv的示例吗？您创建新的

time2

列太复杂了，只需执行：

df['time2']=pd.to_datetime（df['time']）

或者您这样做是因为

date

的某些行实际上不是日期？同样，如果您提供一个完整的示例数据框，那么回答这类问题会更容易。否则，人们最终会猜测您的数据是什么样子（或者感到沮丧，根本不想回答！）