Python 从Excel文件解析熊猫中的日期时强制设置格式

我正在尝试按照给定格式分析Excel文件中的日期

%d/%m/%y

。我无法设置格式，我总是得到

%m/%d/%Y

源格式为

%d/%m/%y

，因此第一个日期应为2016年6月1日。有什么办法吗

import pandas as pd

url = 'https://www.dropbox.com/s/8gqmq3jx27unsta/example_dates.xlsx?dl=1'

file = pd.ExcelFile(url, parse_date=True, 
       date_parser = (lambda x: pd.to_datetime(x, format ='%d/%m/%y')))

df = file.parse(0)

df
    date    variable
0   2016-01-06  1
1   2016-06-07  2
2   2016-12-10  3
3   2016-12-29  4

类似的方法可能会奏效，但不会：

df = file.parse(0, converters={'date' : lambda x: pd.to_datetime(x, dayfirst=True)}

date    variable
0   2016-01-06  1
1   2016-06-07  2
2   2016-12-10  3
3   2016-12-29  4

---

实际上，熊猫有一种显示datetime对象的格式

因此，它将以该格式显示，直到您更改该格式为止

同时，您可以执行以下操作：

df['date1'] = df['date'].dt.strftime('%d/%m/%y')

输出：

        date    variable    date1
0   2016-01-06  1   06/01/16
1   2016-06-07  2   07/06/16
2   2016-12-10  3   10/12/16
3   2016-12-29  4   29/12/16

---

您可以使用

转换器

：

>>> file.parse(0, parse_dates=True, index_col=0, date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x).strftime("%d/%m/%Y"))

     variable
date    
2016-06-01  1
2016-07-06  2
2016-10-12  3
2016-12-29  4

---

@Mandy8055在应用

pd.to_datetime（df.Date，dayfirst=True）

您知道在没有变量名的情况下如何操作吗？您应该能够使用

0

或该列的任何索引作为键。所以

converters={0:lambda x…}

例如，第一个日期是2016年6月1日（2016年6月1日），但我得到的是1月6日，对吗？即使a改变了格式。是的，在这种格式中，它将显示为1月6日。至少对于这些数字来说，没有办法自动检测出它是否错了。人类甚至不知道他们错了。您必须进入并手动更改它。在读取R中的数据时，我不能强制使用给定的格式吗？