在 Pandas 数据框中将列类型从字符串转换为日期时间格式

Question

我试图将字符串转换为 DateTime 数据类型。我有四个类似的列，它们在 DateTime 数据类型中发生了变化。但是对于这个特定的专栏，它向我展示了以下错误

DateParseError: Invalid date specified (71/23)

在这种格式中，我使用的是用于转换的代码：

DOB_Permits["job_start_date"] = pd.to_datetime(DOB_Permits["job_start_date"])

Answer 1

您也可以使用 Python 中的日期时间库编写自己的应用方法。

from datetime import datetime

def convert_to_date(date_string):
   fmt = '%d/%m/%Y' # Choose fmt according to your format
   try:
      return datetime.strp(date_string, fmt)
   except ValueError:
      return 'Invalid Date'

DOB_Permits["job_start_date"] = DOB_Permits["job_start_date"].apply(lambda x: convert_to_date(x))

Answer 2

上述错误已通过以下代码解决，因为日期格式有些不匹配。

DOB_Permits["job_start_date"] = pd.to_datetime(DOB_Permits["job_start_date"], errors='coerce', format="%y%m%d")

在 Pandas 数据框中将列类型从字符串转换为日期时间格式

Convert the column type from string to datetime format in Pandas dataframe

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