Python 为什么在不指定列而指定变量时，to_datetime会导致错误？

我有以下代码：

example = {'date': ['01_September_2020_abdca', '01_September_2020_sfasd'],
          'user': ['a', 'b']}

example_df = pd.DataFrame(example)
test = example_df['date'].str.extract('([0-3][0-9]_[a-zA-Z]*_[0-9]{4})')
display(pd.to_datetime(test, format='%d_%B_%Y'))

但是，这会导致一个错误，即“AttributeError:‘int’对象没有属性‘lower’”。但是，如果我将代码更改为对列的赋值，那么它可以工作：

example = {'date': ['01_September_2020_abdca', '01_September_2020_sfasd'],
          'user': ['a', 'b']}

example_df = pd.DataFrame(example)
example_df['date_datetime'] = example_df['date'].str.extract('([0-3][0-9]_[a-zA-Z]*_[0-9]{4})')
display(pd.to_datetime(example_df['date_datetime'], format='%d_%B_%Y'))

---

有人能给我解释一下为什么这两段代码不相等吗？

当你做

test=example_df['date'].str.extract（'（[0-3][0-9].[a-zA-Z]*.[0-9]{4}）

时，

test

成为数据帧

pd.to_datetime

需要数据帧的列

发件人：

arg int、float、str、datetime、list、tuple、1-d数组、Series DataFrame/dict-like 要转换为日期时间的对象

改为这样做：

In [2670]: pd.to_datetime(test[0], format='%d_%B_%Y')
Out[2670]: 
0   2020-09-01
1   2020-09-01

当你做

example_df['date\u datetime']=example_df['date'].str.extract（'（[0-3][0-9].[a-zA-Z]*.[u[0-9]{4}）

您正在数据框

example\u df

中通过

date\u datetime

添加一列

---

然后在列本身上运行

pd.to_datetime

。因此它是有效的。

当您执行

测试=示例_df['date'].str.extract（'（[0-3][0-9].[a-zA-Z]*.[u[0-9]{4}）

时，

测试成为数据帧

pd.to_datetime
需要数据帧的列

发件人：

arg int、float、str、datetime、list、tuple、1-d数组、Series DataFrame/dict-like
要转换为日期时间的对象

改为这样做：

In [2670]: pd.to_datetime(test[0], format='%d_%B_%Y')
Out[2670]: 
0   2020-09-01
1   2020-09-01

当你做
example_df['date\u datetime']=example_df['date'].str.extract（'（[0-3][0-9].[a-zA-Z]*.[u[0-9]{4}）

您正在数据框
example\u df
中通过
date\u datetime
添加一列

然后在列本身上运行
pd.to_datetime
。因此它是有效的。
问题是：

pd.to_datetime(test, format='%d_%B_%Y')

因为
test
是数据帧，而
pd.to\u datetime
只接受Series/1D数组。但这很好：

display(pd.to_datetime(test[0], format='%d_%B_%Y'))

或

问题是：

pd.to_datetime(test, format='%d_%B_%Y')

因为
test
是数据帧，而
pd.to\u datetime
只接受Series/1D数组。但这很好：

display(pd.to_datetime(test[0], format='%d_%B_%Y'))

或