转换为 pandas 日期时间格式时的 Dataframe 列导致 NaT
Dataframe column when converting to pandas datetime format results in NaT
我读取了一个 csv 文件并尝试将我的数据框列 'Date' 转换为 pandas.to_datetime 格式，但结果为 NaT。我需要将日期列转换为日期格式 'year-month-date'
代码：
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce', format= '%Y-%m-%d')
使用 NaT 输出：
自己解决了。格式选项需要数据框 'Date' 列的当前格式，而不是预期的 'Date' 格式。我已将预期格式设置为 format= '%Y-%m-%d' 并更改为日期的当前格式并且有效。
错误代码：
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce', format= '%Y-%m-%d')
正确的代码：
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce', format= '%d-%m-%Y')
我读取了一个 csv 文件并尝试将我的数据框列 'Date' 转换为 pandas.to_datetime 格式，但结果为 NaT。我需要将日期列转换为日期格式 'year-month-date'
代码：
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce', format= '%Y-%m-%d')
使用 NaT 输出：
自己解决了。格式选项需要数据框 'Date' 列的当前格式，而不是预期的 'Date' 格式。我已将预期格式设置为 format= '%Y-%m-%d' 并更改为日期的当前格式并且有效。
错误代码：
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce', format= '%Y-%m-%d')
正确的代码：
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce', format= '%d-%m-%Y')