使用pandas to_datetime转换日期字符串时遇错误求助

你的问题核心是Python标准库的%Z指令不支持EDT这类夏令时时区缩写，导致pd.to_datetime指定format失败，下面给两个实用解决办法：

方法1：移除时区缩写后手动指定时区 #

先剥离日期字符串里的EDT部分，转成无时区的datetime，再通过完整时区名称本地化：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv("Orders2022.csv")
# 移除末尾的EDT（正则匹配任意结尾的单词）
df['Order Date'] = df['Order Date'].str.replace(r' \w+$', '', regex=True)
# 转换为datetime类型
df['Order Date'] = pd.to_datetime(df['Order Date'], format='%d-%b-%Y %I:%M %p')
# 本地化到美国东部时区（EDT对应的完整时区）
df['Order Date'] = df['Order Date'].dt.tz_localize('America/New_York')

方法2：用dateutil自动解析 #

dateutil.parser对非标准时区缩写兼容性更好，无需手动指定格式：

import pandas as pd
from dateutil import parser

df = pd.read_csv("Orders2022.csv")
# 逐行解析日期字符串
df['Order Date'] = df['Order Date'].apply(parser.parse)

补充说明 #

Python标准datetime模块的%Z仅识别系统本地时区或UTC这类通用缩写，对EDT、EST这类夏令时专属缩写支持有限，这就是你之前指定format报错的原因。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ultramarineblue83