问将DataFrame列类型从字符串转换为日期时间

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最简单的方法是使用to_datetime

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])

它还为欧洲时报提供了一个dayfirst论点(但要小心this isn't strict)。

这就是它的实际作用：

In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']))
Out[11]:
0   2005-05-23 00:00:00
dtype: datetime64[ns]

您可以传递特定的format

In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y")
Out[12]:
0   2005-05-23
dtype: datetime64[ns]

如果您的date列是一个格式为'2017-01-01‘的字符串，您可以使用pandas astype将其转换为datetime。

df['date'] = df['date'].astype('datetime64[ns]')

或者，如果您想要日精度而不是纳秒，请使用datetime64D

print(type(df_launath['date'].iloc[0]))

收益率

与使用pandas.to_datetime时的<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>相同

您可以尝试使用其他格式，然后是'%Y-%m-%d‘，但至少这是有效的。

如果要指定复杂的格式，可以使用以下内容：

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

有关format的更多详细信息，请单击此处：

Python 2 https://docs.python.org/2/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior

• Python 3 https://docs.python.org/3.7/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior