Python 理解日期时间属性错误：'；元组'；对象没有属性'；下'；

我继承了一些非常混乱的遗留代码，这些代码调用Google Analytics API，并将一些指标保存到数据框架中

有一个

date

列，它是一个字符串，我想转换为日期。我通常会使用pd.to_datetime，如下所示

final['date']=pd.to_datetime（final['date']，format='%Y%m%d'，errors='concurve'）

，但它给了我以下错误：

AttributeError:“tuple”对象没有属性“lower”

以下是数据帧的描述：

打印（final.info（））

范围索引：37047个条目，0到37046
数据列（共5列）：
（日期，）37047非空对象
（landingPagePath，）37047非空对象
（会话，）37047非空对象
（反弹，）37047非空对象
（市场，）37047非空对象
数据类型：对象（5）
内存使用率：1.4+MB
没有一个

我发现了一个类似的SO问题，如果我这样做了，解决方案会起作用

final['date']=pd.to_datetime（[x代表final['date'].squeak（）.tolist（）]，dayfirst=True）

---

然而，我仍然不明白最初是什么导致了这个问题。我猜该列在某种程度上不一致，但我不知道如何确定哪一行是罪魁祸首。最好的办法是什么？

哦，天哪，你确实继承了一些糟糕的代码。不知何故，在df中有元组而不是标量。如果数据是敏感的，我们可以看到

打印（df.head（））

或者至少是模仿它的样子吗？我怀疑这可能是数据如何从SQL中提取并放入DataFrame的问题谢谢您的回复。

print（df['date'].head（））

显示的所有行均以%Y%m%d格式显示。数据来自谷歌分析API。哦，天哪，你确实继承了一些糟糕的代码。不知何故，在df中有元组而不是标量。如果数据是敏感的，我们可以看到

打印（df.head（））

或者至少是模仿它的样子吗？我怀疑这可能是数据如何从SQL中提取并放入DataFrame的问题谢谢您的回复。

print（df['date'].head（））

显示的所有行均以%Y%m%d格式显示。数据来自谷歌分析API。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 37047 entries, 0 to 37046
Data columns (total 5 columns):
(date,)               37047 non-null object
(landingPagePath,)    37047 non-null object
(sessions,)           37047 non-null object
(bounces,)            37047 non-null object
(market,)             37047 non-null object
dtypes: object(5)
memory usage: 1.4+ MB
None