Python 如何在panda中将对象类型列转换为datetime

我有一列作为类型对象给定，并希望将其转换为日期时间：

数据帧：df

列：日期

值格式：1880-01-01T00:00:00.000

数据类型：对象

执行以下操作时：

df['date']=pd.to_datetime（dt['date']）

我得到了一个错误： 超限纳秒时间戳：1583-01-01 00:00:00

即使指定了格式：

df['date']=pd.to_datetime（df['date']，格式='%Y-%m-%dT%H:%m:%S.%f'）

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我也遇到了同样的错误，你知道为什么会出现这种错误以及如何解决吗？

对于

1880-01-01T00:00:00.000

，它应该可以工作。 但是从您的错误消息来看，您的值似乎是

1583-01-01T00:00:00.000

，并且超出了范围。
在纳秒分辨率下，可使用64位整数表示的时间跨度限制为约584年，即：

print(pd.Timestamp.min)
Output: 1677-09-21 00:12:43.145225

print(pd.Timestamp.max)
Output: 2262-04-11 23:47:16.854775807

但是如果您的值是

1880-01-01T00:00:00.000

，在指定格式后：

df['date']=pd.to_datetime（df['date']）

，
当我打印

df['date']

时，我得到：

1880-01-01 00:00:00
Name: date, dtype: datetime64[ns]

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我编辑我的答案是基于这样的假设，即您试图转换的格式的值是您的错误消息中所述的

1583-01-01 00:00:00

。是的，就是这样，给定的值只是为了显示值的格式，我想我无法使用这些值。。。谢谢你的帮助！要获取用于显示的样式器：`styler=df.style.format（{“date”：lambda t:t.strftime（“%B%Y”）}）`