Python Pandas\u Excel更改格式和数据类型

我有来自sql的数据框架

日期列不是我可以处理的列。因此，我需要更改格式，如“%d.%m.%t%H:%m”。当我尝试更改格式时：

df3["ACT_START_DATE"]=pd.to_datetime(df3["ACT_START_DATE"])
df3["ACT_START_DATE"]=df3["ACT_START_DATE"].dt.strftime("%d.%m.%Y %H:%m")

结果

1-为什么时间会改变

2-除了小时更改之外，是否还有其他方法可以同时更改所有日期列

提前谢谢。

由于格式错误，“分钟”部分正在更改

请注意格式：

%d.%m.%Y%H:%m

%m

实际上是月份
因此，不是导出分钟，而是在那里导出月份值

将其更改为

%d.%m.%Y%H:%m:%S

，您会没事的
（请注意，差异是资本M与小M）

至于更改多个列，您只需使用

my_df[['column1','column2']] =     
my_df[['column1','column2']].apply(pd.to_datetime, format='%d.%m.%Y %H:%M%S')

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或者按照您喜欢的思路做一些事情首先，感谢您的回复。但给出了ValueError:（“时间数据'2019-12-29 08:00:00'与格式'%d.%m.%Y%H:%m'（匹配），'发生在索引开始日期'）错误是自解释的。您可以看到数据是“2019-12-29 08:00:00”，格式是“%d.%m.%Y%H:%m”，因此很明显它缺少“seconds”参数。因此，只需更改格式以包含如下秒：

%d.%m.%Y%H:%m:%S

。我已经更新了答案，但仍然有错误。它希望我将格式写入源“%Y-%m-%d…”，然后使用dt.strftime（格式），但apply方法不起作用。另一个问题是，如果值为空或null，则返回“NaT”。日期在Excel中显示为字符串还是日期类型？在Excel中显示为“常规”