将 DataFrame 列类型从字符串转换为日期时间答案

【问题标题】：Convert DataFrame column type from string to datetime将 DataFrame 列类型从字符串转换为日期时间
【发布时间】：2013-06-12 15:37:39
【问题描述】：

如何将 DataFrame 的字符串列（dd/mm/yyyy 格式）转换为日期时间？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe datetime-format python-datetime

【解决方案1】：

最简单的方法是使用to_datetime：

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])

它还为欧洲时代提供了 dayfirst 参数（但请注意 this isn't strict）。

它在行动：

In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']))
Out[11]:
0   2005-05-23 00:00:00
dtype: datetime64[ns]

你可以传递一个具体的format：

In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y")
Out[12]:
0   2005-05-23
dtype: datetime64[ns]

【讨论】：

感谢您的重播，我可以定义它的格式吗？像 '%d/%m/%Y' ？非常感谢
@shootingstars 可能会看到stackoverflow.com/questions/13703720/…
@shootingstars 传递数组DatetimeIndex(df['col']).to_pydatetime() 应该可以工作。
Nvm，我评论太早了。搜索SettingWithCopyWarning 提供了足够的材料
@daneshjai 双大括号生成一个 DataFrame（只有一列），而单大括号将列作为一个系列。

【解决方案2】：

如果您的日期列是格式为“2017-01-01”的字符串您可以使用 pandas astype 将其转换为日期时间。

df['date'] = df['date'].astype('datetime64[ns]')

如果您想要日精度而不是纳秒，请使用 datetime64[D]

print(type(df_launath['date'].iloc[0]))

产量

<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'> 与使用 pandas.to_datetime 时相同

您可以尝试使用其他格式，然后是 '%Y-%m-%d'，但至少可以。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您想指定棘手的格式，可以使用以下内容：

df['date_col'] =  pd.to_datetime(df['date_col'], format='%d/%m/%Y')

更多关于format的细节在这里：

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您的日期中有多种格式，请不要忘记设置infer_datetime_format=True 以使生活更轻松。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)

来源：pd.to_datetime

或者如果您想要定制的方法：

def autoconvert_datetime(value):
    formats = ['%m/%d/%Y', '%m-%d-%y']  # formats to try
    result_format = '%d-%m-%Y'  # output format
    for dt_format in formats:
        try:
            dt_obj = datetime.strptime(value, dt_format)
            return dt_obj.strftime(result_format)
        except Exception as e:  # throws exception when format doesn't match
            pass
    return value  # let it be if it doesn't match

df['date'] = df['date'].apply(autoconvert_datetime)

【讨论】：

可以使用自定义方法，而无需求助于没有快速缓存的.apply，并且在转换十亿个值时会很困难。 col = pd.concat([pd.to_datetime(col, errors='coerce', format=f) for f in formats], axis='columns').bfill(axis='columns').iloc[:, 0] 是另一种选择，但不是很好
如果您有多种格式，则不应使用infer_datetime_format=True，因为这假定为单一格式。跳过这个论点。要了解原因，请尝试使用pd.to_datetime(pd.Series(['1/5/2015 8:08:00 AM', '1/4/2015 11:24:00 PM']), infer_datetime_format=True) 和不使用errors='coerce'。见this issue。