Python 如何将数据帧的所有日期时间列正确转换为iso格式

具有多个从不同来源聚合的日期时间列的数据帧具有不一致的格式。 如何将所有datetime列正确转换为iso格式

目前，我的最佳解决方案是使用

date\u format='iso'

将数据帧转换为json：

json_string = my_dataframe.to_json(orient='records', date_format='iso')

并将其转换回数据帧：

my_dataframe = pd.read_json(json_string , orient='records')

但在我看来，这个解决方案更像是一个黑客，而不是一个合适的解决方案。

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如果不使用json，如何以更专业的方式进行转换

您可以在返回日期时间索引的数据帧列上使用

pandas.to_datetime（）

。如何解析特定列的数据或让它根据您选择的参数推断数据格式

例如：

import pandas as pd

my_dataframe = pd.DataFrame({'date': '01/03/12'}, index = [0])

my_dataframe['date'] = pd.to_datetime(my_dataframe['date'], dayfirst = True)

print(my_dataframe)

输出：

        date
0 2012-03-01

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可以找到Python格式代码

您可以在返回日期时间索引的数据帧列上使用

pandas.to_datetime（）

。如何解析特定列的数据或让它根据您选择的参数推断数据格式

例如：

import pandas as pd

my_dataframe = pd.DataFrame({'date': '01/03/12'}, index = [0])

my_dataframe['date'] = pd.to_datetime(my_dataframe['date'], dayfirst = True)

print(my_dataframe)

输出：

        date
0 2012-03-01

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可以找到Python格式代码

是否所有列都是datetime？是否分析了所有datetime列？如果是这样的话，以ISO格式输出它们只是一个问题……所有列都是datetime吗？是否解析了所有datetime列？如果是这样，以ISO格式输出它们只是一个问题。。。