python：使用混合格式将列从字符串转换为日期时间

我已经多次将列中的字符串转换为日期时间。但是，在这些实例中，字符串格式都是一致的。现在我有一个混合格式的数据帧要更改。下面是一个示例，但这是贯穿100000行的

index    date    
0        30 Jan 2018
1        January 30 2018

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我可以单独转换每种类型，但是有没有一种方法可以轻松地将df['date']转换为混合格式的datetime？

下面是一种使用

您可以根据文档和格式添加更多案例 你问题中的两个例子是：

ConvertToDatetime("30 Jan 2018")
2018-01-30 00:00:00
ConvertToDatetime("January 30 2018")
2018-01-30 00:00:00

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下面是一种使用

您可以根据文档和格式添加更多案例 你问题中的两个例子是：

ConvertToDatetime("30 Jan 2018")
2018-01-30 00:00:00
ConvertToDatetime("January 30 2018")
2018-01-30 00:00:00

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这里有一个模块可以为您实现这一点

输出：

datetime.datetime(2018, 4, 18, 22, 33, 40)
datetime.datetime(2018, 7, 11, 23, 0, tzinfo=<StaticTzInfo 'GMT'>)

datetime.datetime（2018,4,18,22,33,40）
datetime.datetime（2018,7,11,23,0，tzinfo=）

这里有一个模块可以为您完成此任务

输出：

datetime.datetime(2018, 4, 18, 22, 33, 40)
datetime.datetime(2018, 7, 11, 23, 0, tzinfo=<StaticTzInfo 'GMT'>)

datetime.datetime（2018,4,18,22,33,40）
datetime.datetime（2018,7,11,23,0，tzinfo=）

谢谢Sruthi。你知道有没有一种单行程序的方法可以做到这一点，而不必显式地添加新的案例？我希望避免这种情况，万一将来出现新的情况，它可以处理转换而不返回错误，然后在每次可能遇到新情况时添加新情况。但是你上面的回答确实完成了任务。谢谢斯鲁西。你知道有没有一种单行程序的方法可以做到这一点，而不必显式地添加新的案例？我希望避免这种情况，万一将来出现新的情况，它可以处理转换而不返回错误，然后在每次可能遇到新情况时添加新情况。但是你上面的答案确实完成了任务。