Python 如何在pandas中将字节对象类型转换为datetime

我的dataframe中有以下列，它已经从Mysql DB导入：

atst 
b'2017-01-17 01:50:00'
b'2017-01-17 01:50:00'
b'2017-01-17 01:50:00'

我需要将其转换为datetime，我已经尝试过这种方法，但它将Nat放在列中：

 df1['atst']=df['atst'].str.decode("utf-8")
 df1['atst']=pd.to_datetime(df1['atst'])

我解码为UTF-8的原因是，当我尝试在不解码的情况下将其转换时，会出现以下错误：

Unknown string format

---

列的内容由字符串组成，而不是字节字符串，因此不再需要从UTF-8解码，因为它们已经被解码了

相反，通过像对待任何其他字符串一样对待元素，从第一个索引开始到最后对元素进行切片。（请注意，0表示字符串中出现的第一个字符，因此被忽略）

---

如果您的数据帧是按以下格式组装的，

str.decode

步骤将正常工作：

# note b is prefixed in front of quotes
d = pd.DataFrame(dict(atst_mod=[b"2017-01-17 01:50:00", b"2017-01-17 01:50:00", 
                                b"2017-01-17 01:50:00"]))  
pd.to_datetime(d['atst_mod'].str.decode("utf-8"))

0   2017-01-17 01:50:00
1   2017-01-17 01:50:00
2   2017-01-17 01:50:00
Name: atst_mod, dtype: datetime64[ns]

# note b is prefixed in front of quotes
d = pd.DataFrame(dict(atst_mod=[b"2017-01-17 01:50:00", b"2017-01-17 01:50:00", 
                                b"2017-01-17 01:50:00"]))  
pd.to_datetime(d['atst_mod'].str.decode("utf-8"))

0   2017-01-17 01:50:00
1   2017-01-17 01:50:00
2   2017-01-17 01:50:00
Name: atst_mod, dtype: datetime64[ns]