将两种日期格式转换为一种格式熊猫答案

【问题标题】：Converting two date formats in one format pandas将两种日期格式转换为一种格式熊猫
【发布时间】：2018-11-17 13:57:41
【问题描述】：

将 pandas 数据框中的两种日期格式转换为一种最简单的方法是什么？以下是我的意见

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/16 ', 1: '26/1/2016 '}})

预期输出：

       DOB
0   26/1/2016
1   26/1/2016

我需要保持相同的日期格式。

跟随 cmets 并使用 pd.to_datetime

pd.to_datetime(df.DOB)

输出：

0   2016-01-26
1   2016-01-26

这很好，但我想保留%d/%m/%Y的原始格式

我在执行 pd.to_datetime 后尝试使用格式参数

df.DOB=pd.to_datetime(df.DOB,format="%d/%m/%Y")

它似乎并没有改变格式。输出：

0   2016-01-26
1   2016-01-26

如果我直接在下面执行以提供格式，它会给出错误，因为输入的格式不同

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016 ', 1: '26/1/2016 '}})
df.DOB=pd.to_datetime(df.DOB,format="%d/%m/%Y")

错误：

ValueError: unconverted data remains:

长话短说我怎样才能保留原来的日期格式

【问题讨论】：

pd.to_datetime(df.DOB, errors='coerce') 就这样工作
pd.to_datetime(df['DOB']) 可以。
但是在这种格式中，如果他们有一个像 6/1/16 这样的日期，pd.to_datetime(df['DOB']) 会读作 6 月 1 日，而不是 1 月 6 日
我想保留格式。 pd._to_datetime 会给我输入格式以外的两种格式的日期。当我将格式作为参数给出时，它会引发错误@HarvIpan
@jpp 我现在解释得更清楚了。

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

您的日期字符串中有空格。在调用pd.to_datetime 之前使用pd.Series.str.strip 以保证您不会出错。

选项 1：不指定格式

这里你甚至不需要去掉空格：

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/16 ', 1: '26/1/2016 '}})

df.DOB = pd.to_datetime(df.DOB)

print(df)

         DOB
0 2016-01-26
1 2016-01-26

选项 2：在指定格式之前剥离

只有在您事先知道日期的具体格式时才提供format。如果这样做，则需要事先使用pd.Series.str.strip：

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016 ', 1: '26/1/2016 '}})

df.DOB = pd.to_datetime(df.DOB.str.strip(), format='%d/%m/%Y')

print(df)

         DOB
0 2016-01-26
1 2016-01-26

【讨论】：

空格可能是错字，但我仍然看不到正确格式的输出。
@mad_，对不起，我虽然你给了minimal reproducible example。不幸的是，在您提供问题之前，我无法确定..
我已经提供了上面所有的场景。我需要%d/%m/%Y'. Your output is of format %Y-%d-%d`格式的数据`
使用df['DOB'] = df['DOB'].dt.strftime('%d/%m/%Y') 作为最后一步。