Konwertuj typ kolumny DataFrame z string na datetime, format dd / mm / RRRR

Jeśli kolumna daty jest ciągiem znaków w formacie '2017-01-01' możesz użyć pandas astype, aby przekonwertować go na datetime.

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

Lub użyj datetime64 [D], jeśli chcesz dokładności dnia, a nie nanosekund

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

<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'> tak samo jak w przypadku pandy.to_datetime

Możesz spróbować z innymi formatami, a następnie '%Y - % m - % d', ale przynajmniej to działa.

Możesz użyć następujących formatów, jeśli chcesz określić trudne formaty:

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

Więcej szczegółów na format tutaj:

• 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

Jeśli masz mieszankę formatów w swojej dacie, nie zapomnij ustawić infer_datetime_format=True, aby ułatwić życie.

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)

Źródło: pd. to_datetime

Lub jeśli chcesz niestandardowe podejście:

def autoconvert_datetime(value):
    formats = ['%m/%d/%Y', '%m-%d-%y']  # formats to try
    result_format = '%d-%m-%Y'  # output format
    for dt_format in formats:
        try:
            dt_obj = datetime.strptime(value, dt_format)
            return dt_obj.strftime(result_format)
        except Exception as e:  # throws exception when format doesn't match
            pass
    return value  # let it be if it doesn't match

df['date'] = df['date'].apply(autoconvert_datetime)