将数据类型系列转换为日期时间答案

【问题标题】：Convert data type series to datetime将数据类型系列转换为日期时间
【发布时间】：2019-12-10 11:48:42
【问题描述】：

我有一列是系列，我想转换为日期时间格式。我的数据框的这一特定列如下所示：

x
Aug 1, 2019 7:20:04 AM
Aug 1, 2019 7:20:14 AM
Aug 1, 2019 7:20:24 AM
Aug 1, 2019 7:20:34 AM

我似乎在这里找到了一些答案，并尝试相应地调整我的代码。

datetime.datetime.strptime(df["x"],'%b %d, %Y %H:%M:%S %a').strftime('%d/%m/%Y %H:%M:%S')

但我收到以下错误：

strptime() 参数 1 必须是 str，而不是 Series

出于这个原因，我尝试使用以下方法转换为字符串：

df['x'] = df['x'].apply(str)
df['x'] = df['x'].to_string()
df['x'] = df['x'].astype(str)

但它不起作用。

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

我假设您使用的是pandas。您可以使用 pandas to_datetime() 函数而不是 datetimes 函数，后者只能为给定调用转换单个值。同样对于上午/下午，您需要 %p 而不是 %a

df['x'] = pd.to_datetime(df['x'], format="%b %d, %Y %H:%M:%S %p")

编辑

检查以确保您的数据与您发布的完全相同。我复制并粘贴了您的数据，并创建了一个数据框，它可以正常工作。

df = pd.DataFrame({'x':['Aug 1, 2019 7:20:04 AM','Aug 1, 2019 7:20:14 AM','Aug 1, 2019 7:20:24 AM','Aug 1, 2019 7:20:34 AM']})

输出：

                        x
0  Aug 1, 2019 7:20:04 AM
1  Aug 1, 2019 7:20:14 AM
2  Aug 1, 2019 7:20:24 AM
3  Aug 1, 2019 7:20:34 AM



df['x'] = pd.to_datetime(df['x'],format='%b %d, %Y %H:%M:%S %p')

输出：

                    x
0 2019-08-01 07:20:04
1 2019-08-01 07:20:14
2 2019-08-01 07:20:24
3 2019-08-01 07:20:34

【讨论】：

您也可以创建一个 lambda 函数并使用 DataFrame.apply 以元素方式完成它，但我认为您的解决方案更清晰。
感谢您回答我。我仍然收到错误：“与格式不匹配 '%b %d, %Y %H:%M:%S %a'”
还是不行。相同类型的错误：不匹配格式 '%b %d, %Y %H:%M:%S %p'
不知道为什么，因为它对我有用。尝试打印您的数据并确保它匹配并且您拥有正确的列。
我重新启动了内核，现在它可以工作了。非常感谢！