python - 为什么 Pandas 停止解析 mm/dd/yyyy 日期格式？

Question

用于解析的 Pandas datetime索引和切片中的字符串令人信服，但是，它似乎停止解析 mm/dd/yyyy作为日期格式。

以下代码示例均返回 error parsing datetime string :

案例1:

import pandas as pd
#to_datetime method
pd.to_datetime(['05/05/2017', '11/13/2017'])

案例2:

#date_range
longer_ts = pd.Series(np.random.randn(1000),
                      index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))

案例3:

#Slicing a Series
from datetime import datetime
dates = [datetime(2011, 1, 2), datetime(2011, 1, 5)]
ts = pd.Series(np.random.randn(2), index=dates)
ts['01/05/2011']

我知道我可以使用yyyy-mm-dd或者我什至可以使用 parse()来自dateutil.parser .

顺便说一句，Wes McKinney 在他关于 Pandas 的书中多次使用了这种日期格式。

他们为什么停止支持它？

Answer 1

来自 to_datetime 的文档你可以看到有一个参数:

format : string, default None. strftime to parse time, eg “%d/%m/%Y”, note that “%f” will parse all the way up to nanoseconds.

这很好用，例如:

>>> pd.to_datetime(['05/05/2017', '11/13/2017'], format='%m/%d/%Y')
DatetimeIndex(['2017-05-05', '2017-11-13'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

请注意，'11/13/2017' 中有多余的空格。

请注意，您也可以将其与date_range一起使用:

pd.date_range(pd.to_datetime('05/03/2017'), periods=200)