pandas datetime dd.mm.yyyy 转换失败答案

【问题标题】：pandas datetime dd.mm.yyyy conversion failspandas datetime dd.mm.yyyy 转换失败
【发布时间】：2020-03-14 16:28:13
【问题描述】：

我想将pandas中的字符串转换为日期时间，但转换失败。

我的数据格式例如 06.12.2015 这意味着日.月.年

try:
    #Code that may raise an error
    df['date']= pd.to_datetime(df['date'], format='%d%m%Y')
    #Raising your own errors
    raise Exception("Error converting date")
except Exception as e: 
    #code to run if error occurs
    logging.error("Exception occurred  " + filename , exc_info=True)
    #code to run if error is raised
    print("Conversion not work.")
else:
    df['date']= pd.to_datetime(df['date'], format='%d.%m.%y')

然后

print(df.dtypes)

给出对象并引发异常。

有人可以帮帮我吗？

【问题讨论】：

你可以用''替换.：pd.to_datetime(s.str.replace('.',''), format='%d%m%Y')，用s = pd.Series(['06.12.2015','06122015'])测试然后pd.to_datetime(s.str.replace('.',''), format='%d%m%Y')
我没有一个系列，而是一个表格列，其日期格式为 11.02.1984 ，解决方案会是什么样子
表格列？那不是一个系列吗？将s 替换为table['column']
df['date']=pd.to_datetime(df['date'],format='%d.%m.%Y') !!!
你能创建一个“reprex”吗？ stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

给定你的file.dat：

string,date,number
a string,06.12.2015,1.0
a string,06.12.2015,2.0

读入：

b=pd.read_csv('yourfile.dat')

您需要将.s 输入日期格式，并且您需要大写Y 以读取四位数年份。：

b['date']=pd.to_datetime(b['date'],format='%d.%m.%Y')

【讨论】：

df['date']= pd.to_datetime(df['date'], format='%d.%m.%Y') 到底有什么区别？我之前已经阅读了 csv。输入数据的格式为 01.12.1984
两者都不起作用！这不是问题，正如您在上面看到的那样，这正是我所做的。我都试过了，数据匹配。
@Smiley 仅凭这个问题很难准确判断您做了什么。一个简化的示例和完整的错误跟踪可能会有所帮助......“我都试过了，数据匹配”恐怕我不确定你在这里指的是什么......