熊猫日期时间给出错误的输出答案

【问题标题】：pandas datetime giving wrong output熊猫日期时间给出错误的输出
【发布时间】：2021-01-10 10:09:25
【问题描述】：

我正在使用带有日期列的 pandas 数据框。我已经使用 pandas pd.to_datetime 将此列的 dtype 从对象转换为日期时间：

输入：

0     30-11-2019
1     31-12-2019
2     31-12-2019
3     31-12-2019
4     31-12-2019
5     21-01-2020
6     27-01-2020
7     01-02-2020
8     01-02-2020
9     03-02-2020
10    15-02-2020
11    12-03-2020
12    13-03-2020
13    31-03-2020
14    31-03-2020
15    04-04-2020
16    04-04-2020
17    04-04-2020

ta['transaction_date'] = pd.to_datetime(ta['transaction_date'])

输出：

0    2019-11-30
1    2019-12-31
2    2019-12-31
3    2019-12-31
4    2019-12-31
5    2020-01-21
6    2020-01-27
7    2020-01-02
8    2020-01-02
9    2020-03-02
10   2020-02-15
11   2020-12-03
12   2020-03-13
13   2020-03-31
14   2020-03-31
15   2020-04-04
16   2020-04-04
17   2020-04-04

如您所见，将其转换为日期时间后的第 11 个输出是错误的月份与日期交换。这影响了我的进一步分析。我该如何解决这个问题。

【问题讨论】：

标签： python pandas date datetime

【解决方案1】：

使用dayfirst=True 参数或指定格式，因为如果可能，pandas 默认首先匹配月份：

a['transaction_date'] = pd.to_datetime(ta['transaction_date'], dayfirst=True)

或者：

a['transaction_date'] = pd.to_datetime(ta['transaction_date'], format='%d-%m-%Y')

【讨论】：

【解决方案2】：

方法一

看看这个dateframe

有一个名为dayfirst的参数设置为true

方法二

在to_datetime函数中使用参数format

【讨论】：