如何在 Pandas 中将字符串列解析为日期时间格式？
How to parse string column to datetime format in Pandas?
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<-如何将列 'Order Date' 格式化为 DateTime？
下面的代码不起作用:(
它对我来说是个例外：
ValueError：时间数据“04/19/19 08:46”与格式“%m/%d/%Y %X”不匹配（匹配）
dates = df['Order Date'] #тут список строк с датой
dates['Datka'] = pd.to_datetime(df['Order Date'], format='%m/%d/%Y %X')
因为时间部分不是 %X 格式。
dates['Datka'] = pd.to_datetime(df['Order Date'], format='%m/%d/%Y %H:%M')
Image <-如何将列 'Order Date' 格式化为 DateTime？ 下面的代码不起作用:( 它对我来说是个例外： ValueError：时间数据“04/19/19 08:46”与格式“%m/%d/%Y %X”不匹配（匹配）
dates = df['Order Date'] #тут список строк с датой
dates['Datka'] = pd.to_datetime(df['Order Date'], format='%m/%d/%Y %X')
因为时间部分不是 %X 格式。
dates['Datka'] = pd.to_datetime(df['Order Date'], format='%m/%d/%Y %H:%M')