Python 在数据帧中转换日期格式

我有一个dataframe，Date列有两种不同类型的日期格式

例如1983-11-10 00:00:00和1983年11月10日

---

我希望它们都是相同的类型，如何遍历数据帧的日期列并将日期转换为一种格式？

我相信您需要参数

dayfirst=True

：

因为：

df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date)
print (df)
        Date
0 1983-11-10
1 1983-10-11

---

或者，您可以指定这两种格式，然后使用：

多种格式的通用解决方案：

from functools import reduce 

def convert_formats_to_datetimes(col, formats):
    out = [pd.to_datetime(col, format=x, errors='coerce') for x in formats]
    return reduce(lambda l,r: pd.Series.combine_first(l,r), out)

formats = ['%Y-%m-%d %H:%M:%S', '%d/%m/%Y']
df['Date'] = df['Date'].pipe(convert_formats_to_datetimes, formats)
print (df)
        Date
0 1983-11-10
1 1983-11-10

我希望它们都是相同的类型，如何遍历 我的数据框的日期列，并将日期转换为一种格式

您的输入数据不明确：是11月10日还是10月11日？您需要指定逻辑来确定哪个是合适的。如果要按顺序尝试多种日期格式，则函数非常有用：

def date_apply_formats(s, form_lst):
    s = pd.to_datetime(s, format=form_lst[0], errors='coerce')
    for form in form_lst[1:]:
        s = s.fillna(pd.to_datetime(s, format=form, errors='coerce'))
    return s

df['Date'] = date_apply_formats(df['Date'], ['%Y-%m-%d %H:%M:%S', '%d/%m/%Y'])

优先权授予

表格

中的第一项。该解决方案可扩展到任意数量的提供格式。

输入日期为 NSECODE日期结束 1 NSE500 20000103 1291.5500 2 NSE500 20000104 1335.4500 3 NSE500 20000105 1303.8000

history_nseindex_df["Date"] = pd.to_datetime(history_nseindex_df["Date"])
history_nseindex_df["Date"] = history_nseindex_df["Date"].dt.strftime("%Y-%m-%d")

ouput现在是 NSECode日期结束 1 NSE500 2000-01-03 1291.5500 2 NSE500 2000-01-04 1335.4500

---

3 NSE500 2000-01-05 1303.8000当然可以。谢天谢地，让你发布答案，让你概括OP的问题：）。

history_nseindex_df["Date"] = pd.to_datetime(history_nseindex_df["Date"])
history_nseindex_df["Date"] = history_nseindex_df["Date"].dt.strftime("%Y-%m-%d")

history_nseindex_df["Date"] = pd.to_datetime(history_nseindex_df["Date"])
history_nseindex_df["Date"] = history_nseindex_df["Date"].dt.strftime("%Y-%m-%d")