Python 熊猫约会时间在非美国日期有不一致的行为

我对熊猫在非美国日期的行为感到困惑

在这个简单的例子中，Pandas正确地推断了第2行和第3行的月份，但在第1行和第4行都失败了

显然，它将第2行和第3行视为

dd/mm/yyyy

日期（因为13和27显然不能是月），但将其余日期视为

mm/dd/yyyy

我的期望是

to_datetime

将从整个系列中推断，然后对每个条目一视同仁

import pandas as pd 
results = pd.DataFrame()

european_dates = pd.Series(['05/04/2007',   # <-- April 5th, 2007
                            '13/04/2006',   # <-- April 13th, 2006
                            '27/12/2014',   # <-- December 27th, 2014
                            '02/07/2010'])  # <-- July 2nd, 2010 

# note: the same happens with infer_datetime_format=False
inferred_dates = pd.to_datetime(european_dates,
                                infer_datetime_format=True) 

results['day'] = inferred_dates.dt.day
results['month'] = inferred_dates.dt.month
results['year'] = inferred_dates.dt.year

results

将熊猫作为pd导入
结果=pd.DataFrame（）
欧洲日期=pd.系列（['05/04/2007'，#使用
dayfirst
中的
to_datetime

european_dates = pd.Series(['05/04/2007',   # <-- April 5th, 2007
                            '13/04/2006',   # <-- April 13th, 2006
                            '27/12/2014',   # <-- December 27th, 2014
                            '02/07/2010'])  # <-- July 2nd, 2010 
inferred_dates = pd.to_datetime(european_dates,dayfirst =True) 
results = pd.DataFrame()
results['day'] = inferred_dates.dt.day
results['month'] = inferred_dates.dt.month
results['year'] = inferred_dates.dt.year
results
Out[109]: 
   day  month  year
0    5      4  2007
1   13      4  2006
2   27     12  2014
3    2      7  2010

european_dates=pd.系列(['05/04/2007'，#谢谢你的回答，但正如我在原始问题中提到的，我知道
dayfirst
和
format
。问题是
Inferre\u datetime\u format
的行为为什么不一致，而不是找到解决办法。@sapo\u cosmico cause dayfirst默认值在第一个可以更改时为false月将转换为m而不是dTrue，您知道是否有任何方法可以让它一致地推断？（即“如果不是所有行都可以有月首，则永远不能是月首”）@sapo_cosmico rafer到此链接