Python 将对象转换为无时间的日期时间

我的dataframe如下所示：

         Date      Region     Data
   0   200201        A        8.8
   1   200201        B        14.3
                    ...     
1545   202005        C        7.3
1546   202005        D        131

我想将日期列（数据类型：object）转换为无时间的日期时间索引。yyyymm或yyyymmdd或yyyy-mm-dd只要我能擦除时间部分，所有这些都不重要

我搜索了stackoverflow并尝试了这些代码

# (1) 
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format = "%Y%m", errors = "coerce", uts = False)
# (2)
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format = "%Y%m")
df["Date"] = df["Date"].dt.normalize()
# (3)
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"], format = "%Y%m")
df["Date"] = df["Date"].dt.date

对于（1）和（2），我得到时间为yyyy-mm-dd 00:00:00的[“日期”]

对于（3），我得到的[“Date”]是yyyymm，但数据类型是object

我不能使用日期范围，因为同一日期重复了一段时间

有没有办法在python中将yyyymm[object]转换为yyyymmdd[datetime]呢

---

提前感谢。

这可能是关于数据帧在编辑器中的显示方式的显示配置问题。以正确格式获取数据的最简单方法是：

df['Date']=pd.to_datetime（df['Date']，格式=“%Y%m”）

下面是使用DataFrame和此代码得到的结果。日期格式正确，没有时间组件，并且具有正确的数据类型

        Date Region  Data
0 2002-01-01      A   8.8

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1 entries, 0 to 0
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype         
---  ------  --------------  -----         
 0   Date    1 non-null      datetime64[ns]
 1   Region  1 non-null      object        
 2   Data    1 non-null      float64       
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), object(1)
memory usage: 152.0+ bytes

最终显示和数据类型相同

        Date Region  Data
0 2002-01-01      A   8.8

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1 entries, 0 to 0
Data columns (total 3 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype         
---  ------  --------------  -----         
 0   Date    1 non-null      datetime64[ns]
 1   Region  1 non-null      object        
 2   Data    1 non-null      float64       
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1), object(1)
memory usage: 152.0+ bytes

日期区域数据
0 2002-01-01 A 8.8
范围索引：1个条目，0到0
数据列（共3列）：
#列非空计数数据类型
---  ------  --------------  -----         
0日期1非空datetime64[ns]
1区域1非空对象
2数据1非空浮点64
数据类型：datetime64[ns]（1）、float64（1）、object（1）
内存使用：152.0+字节

问题中的日期列的格式为YYYYMM（但没有日期）。函数

pd.to\u datetime（）

隐式地将日期设置为1

函数

pd.Period（）。请注意，df['Date']可以是字符串或6位整数

df['Date'].apply(lambda x: pd.Period(x, freq='M'))

0    2002-01
1    2002-01
2    2020-05
3    2020-05
Name: Date, dtype: period[M]

欢迎来到SO！如果你将程序的输出作为文本插入到问题中，而不是链接屏幕截图，通常会更好。有关更多信息，请查看“我的系统”中的“命令正在运行”correctly@a.deshpande012好的，谢谢你的提示@大赏金我想我的spyder程序有问题。谢谢谢谢，我想我的spyder有点问题。我在colab中尝试了相同的代码，它以yyyy-mm-dd格式显示。非常感谢您的帮助和出色的解释。我真的很感激。谢谢你的帮助！我真的很感激！