Python panda dataframe日期列中的日期格式转换不一致

我有这个熊猫数据框df_缩放

我运行以下代码将日期列中的日期格式从dd mm yyyy转换为yyyy-mm-dd

结果是这样的

      Name      Date      Sales 
283    AXP  2009-10-02  1.143791  
284    AXP  2009-11-02  1.065359  
285    AXP  2009-12-02  1.039869  
286    AXP  2009-02-13  1.049020  
287    AXP  2009-02-17  0.975817  
288    AXP  2009-02-18  0.922222 

在前3行中，转换的日期格式为yyyy dd mm。在最后3行中，转换的日期格式为yyyy-mm-dd。在转换过程中产生这种不一致的代码有什么问题

我正在使用python v3.6添加dayfirst

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我在熊猫身上观察到类似的行为。另请参见的可能副本。不幸的是，熊猫无法确定转换的日期格式，除非手动指定。因此，pandas autoconvert开始时假设日期为半美式格式mm dd yyyy，然后遇到与mm dd yyyy不符的值，如18-02，并尝试另一种格式dd mm yyyy。pandas仍然可以通过猜测做得更好，因为大多数人应该获胜。但在这种情况下，这是离题的。

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

      Name      Date      Sales 
283    AXP  2009-10-02  1.143791  
284    AXP  2009-11-02  1.065359  
285    AXP  2009-12-02  1.039869  
286    AXP  2009-02-13  1.049020  
287    AXP  2009-02-17  0.975817  
288    AXP  2009-02-18  0.922222 

df_scaled['Date'] = pd.to_datetime(df_scaled['Date'], dayfirst=True).dt.strftime('%Y-%m-%d')    
Out[510]: 
283   2009-02-10
284   2009-02-11
285   2009-02-12
286   2009-02-13
287   2009-02-17
288   2009-02-18
Name: Date, dtype: datetime64[ns]