python - 如何将 Pandas 数据框中的字符串转换为 'date' 数据类型？

Question

我有一个 Pandas 数据框，其中一列包含格式为 YYYY-MM-DD

的日期字符串

例如'2013-10-28'

目前该列的dtype为object。

如何将列值转换为 Pandas 日期格式？

Answer 1

基本上等同于@waitingkuo，但我会在这里使用pd.to_datetime(它看起来更简洁一些，并提供了一些额外的功能，例如dayfirst):

In [11]: df
Out[11]:
   a        time
0  1  2013-01-01
1  2  2013-01-02
2  3  2013-01-03

In [12]: pd.to_datetime(df['time'])
Out[12]:
0   2013-01-01 00:00:00
1   2013-01-02 00:00:00
2   2013-01-03 00:00:00
Name: time, dtype: datetime64[ns]

In [13]: df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

In [14]: df
Out[14]:
   a                time
0  1 2013-01-01 00:00:00
1  2 2013-01-02 00:00:00
2  3 2013-01-03 00:00:00

---

处理ValueErrors
如果你遇到做事的情况

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

抛出一个

ValueError: Unknown string format

这意味着您的值无效(不可强制)。如果您可以将它们转换为 pd.NaT，您可以将 errors='coerce' 参数添加到 to_datetime:

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], errors='coerce')