Pandas Datetime对象格式转换失败，寻求正确解决方法

你的代码逻辑本身没问题，但运行报错大概率是日期解析歧义或版本兼容问题，试试以下两种可靠写法：

1. 明确指定日期格式 #

避免pandas自动解析时的格式混淆，强制按目标格式解析：

import pandas as pd
# 假设日期是日/月/年格式，若为月/日/年则改为format='%m/%d/%Y'
pd.to_datetime(['1/1/1900'], format='%d/%m/%Y').dt.strftime('%Y-%m')

2. 转为Series后操作 #

如果直接对DatetimeIndex使用dt访问器出现兼容问题，先转成Series再处理：

import pandas as pd
dates_series = pd.Series(['1/1/1900'])
pd.to_datetime(dates_series).dt.strftime('%Y-%m')

执行后会得到Index(['1900-01'], dtype='object')，如果需要列表格式，追加.tolist()即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bogaso