Python 熊猫：无法将对象转换为日期时间

这是我的数据帧：

               dt_object      Lng
1    2020-01-01 00:00:00  1.57423
2    2020-01-01 01:00:00  1.57444
3    2020-01-01 02:00:00  1.57465
4    2020-01-01 03:00:00  1.57486
5    2020-01-01 04:00:00  1.57506

用python经典datetime函数编写的dt_对象。 但是

给我：

索引（['dt_object'，'Lng']，dtype='object'）

所以它们都是对象类型

我尝试：

df_candles['dt_object'] = df_candles['dt_object'].astype('datetime64')

但这没用

它仍然是一个目标。

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如何将此列转换为“datetime64”？

要转换此列，请使用函数进行转换

请注意，如果需要，还可以将字符串对象的格式指定为

df_candles['dt_object'] = pd.to_datetime(df_candles['dt_object'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

也检查 试试：

df_candles['dt_object'] = pd.to_datetime(df_candles['dt_object'])

尝试检查列类型时，请使用：

df.dtypes

而不是：

df.columns

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我尝试了这个方法，但得到了AttributeError:“Series”对象没有属性“to\u datetime”

pd.to\u datetime（某些\u Series）

@IgorK。抱歉，我写错了，只是把它修好了

df.dtypes

df.columns