Python 如何将多个时间戳转换为datetime，对所有时间戳使用相同的格式？

我在看数据文件。数据始终具有某种形式的时间戳，这种时间戳在整个给定文件中是一致的，但格式因文件而异

给定的文件通常以01/02/17开头。很容易猜测这一年是最后一年，但它是DMY还是MDY？稍后的时间戳可能是27/02/17，这是明确的，我如何返回并确保01/02/17被解析为DMY，或者如果我后来发现01/31/17，如何解析为MDY

我试图对dateutil.parser进行包装，但找不到返回任何格式信息的方法（即使格式不明确，因此使用了默认顺序）

我尝试过的一些事情： (一)

在这里，我必须在查看文件后手动更改每个文件的DATETIMEFORMAT

(二)

使用python的dateutil.parser，这将正确处理大多数时间戳，但我无法为所有文件设置默认顺序。当我遇到时，我正在努力获取格式信息

[https://stackoverflow.com/questions/53892450/get-the-format-in-dateutil-parse][1]

两者的结合

用于范围内的idx（df.shape[0]）：
tmpdate=parser.parse（df[DATETIME][idx]）
如果不明确（tmpdate）：
formatstr=get\u format\u str（df、tmpdate、idx）
打破
df[DATETIME]=pd.to_DATETIME（df[DATETIME]，format=formatstr）

---

在这里，我寻找一个明确的时间戳，并尝试使用它重新创建pd.to_datetime（）的格式字符串。

不幸的是，日期时间不明确，无法准确解析。从理论上讲，添加逻辑来执行健全性检查（检查月份是否高于12个月，等等）是可行的，尽管这并不可靠

一个不错的选择是将特定文件映射到datetime格式，以便在解析时指定。例如：

文件 格式 菲拉 年月日 文件 年月日 请阅读和介绍旅游。“告诉我如何解决这个编码问题”是。我们希望您做出一个明确的决定，然后就您的实施提出一个具体的问题。

DATETIMEFORMAT = '%m/%d/%y %H:%M'
df[DATETIME] = pd.to_datetime(df[DATETIME],format=DATETIMEFORMAT)

datecol = []
for idx in range(df.shape[0]):
  tmpdate = parser.parse(df[DATETIME][idx])
  datecol.append(pd.to_datetime(tmpdate))
df[DATETIME] = datecol