Pandas Dates CSV read，reads dates differentlly

a1o7rhls 于 2023-07-31 发布在其他

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我有一个dataframe，其中日期列是MM/DD/YY，mm/dd/yy。
CSV文件中最后5行的示例：（MM/DD/YYYY）
2018年01月08日01月05日01月04日01月03日01月03日01月02日01月02日
但是panda读取了一些日期（不是全部）如下：YYYY-DD-MM（使用后：df['Trade Date']= pd.to_datetime（df['Trade Date']，dayfirst=True）
2018-08-01
2018-05-01
2018-04-01
2018-03-01
2018-02-01
我要所有日期的DD-MM-YYYY格式。这是怎么回事，我该如何解决。
谢谢你的帮助
尝试了几种方法，但似乎都不起作用。尝试了解析，尝试了格式化都没有用

csv

来源：https://stackoverflow.com/questions/76801999/pandas-dates-csv-read-reads-dates-differntlly

2条答案

按热度按时间

yrwegjxp1#

import pandas as pd

data = {'Trade Date': ['01/08/2018', '01/05/2018', '01/04/2018', '01/03/2018', '01/02/2018']}
df = pd.DataFrame(data)

print("Original DataFrame:")
print(df)

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

df['Trade Date'] = df['Trade Date'].dt.strftime('%d-%m-%Y')

print("\nDataFrame after reformatting:")
print(df)

字符串

的数据

赞(0）回复(0）举报 2023-07-31

mwg9r5ms2#

你的dayfirst=True参数可能会在不明确的日期格式中导致错误的格式（例如，芬兰语和瑞典语的时间格式具有完全不同的结构）。
您可以通过以下命令提取csv文件使用的日期格式：

df['Trade Date'] = pd.to_datetime(df['Trade Date'], format='%m-%d-%Y')

字符串
这将确保日期转换为诸如MM/DD/YYYY的格式。
您可以自由定制format。
现在，到你原来的问题，以获得以下格式的日期：DD-MM-YYYY，可以使用

df['Trade Date'] = df['Trade Date'].dt.strftime('%d-%m-%Y')

型
这样，您就可以指定希望pandas解释日期的确切格式。

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