数据框列 str 到数据框列日期

Question

我有一个数据框 column1 dtype obj，格式为：==> 这是数据框的一列

Col1
02.11.2017
11.11.2017
02.12.2017
25.12.2017

我想通过向 df 添加一个新列来将此列转换为日期列：==> 这是将数据框 col1 转换为新的 df 列 NewDate 的代码，会产生以下错误

df['NewDate'] = pd.to_datetime(df['Col1'], format='%d.%m.%Y')

我希望我的结果是：==> 这就是我希望我的结果看起来的样子。

Col1          NewDate
02.11.2017    2017-11-02
11.11.2017    2017-11-11
02.12.2017    2017-12-02
25.12.2017    2017-12-25

但我的错误是：

A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

但是当我尝试这个时，我仍然得到同样的错误：==>这是我尝试的代码，因为上面的警告/错误但是这样做得到了同样的警告/错误

df.loc[:, 'NewDate'] = pd.to_datetime(df['Col1'].values, format='%d.%m.%Y')

有人能指出我正确的方向吗？任何帮助都非常感谢！ PS：对 python 和 pandas 很陌生。

非常感谢！

Answer 1

这似乎不切实际，但这应该可以帮助您避免警告：

df['NewDate'] = df.loc[:, 'Col1'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x, format='%d.%m.%Y'))

Answer 2

cmets中提到的解决方案是正确的。我认为您的问题在于不使用copy。请看下面的例子。

如果您有一个原始数据框 df，然后过滤并获取它的子集 df2。您应该使用copy 正确复制值。

In [8]: df
Out[8]: 
     Col1    NewDate
0  02.11.2017 2017-11-02
1  11.11.2017 2017-11-11 
2  02.12.2017 2017-12-02
3  25.12.2017 2017-12-25

In [9]: df2 = df.head(2)

In [10]: df2.loc[:, 'NewDate'] = pd.to_datetime(df2['Col1'].values, 
         format='%d.%m.%Y')
         /home/ks/miniconda2/envs/citius/lib/python2.7/site-
         packages/pandas/core/indexing.py:476: SettingWithCopyWarning: 

         A value is trying to be set on a copy of a slice from a 
        DataFrame.
        Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

        See the caveats in the documentation: 
        http://pandas.pydata.org/pandas 
        docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
        self.obj[item] = s

In [11]: df2 = df.head(2).copy()

In [12]: df2.loc[:, 'NewDate'] = pd.to_datetime(df2['Col1'].values, format='%d.%m.%Y')

编辑：

如果您没有进行任何chaining 操作并且只想关闭此警告，请添加以下行

pd.options.mode.chained_assignment = None