Pandas 1.5.3与2.0.1中pd.to_datetime的dayfirst参数行为差异问询

这个差异的核心原因是Pandas 2.0.x调整了dayfirst参数对ISO格式日期字符串的优先级处理逻辑：

具体行为差异解析 #

• 在Pandas 1.5.3及更早版本中，当输入字符串为**标准ISO 8601格式（YYYY-MM-DD）**时，dayfirst=True参数会被忽略，解析器优先遵循ISO规范，将'2023-02-01'解析为2023-02-01（年-月-日）。
• 在Pandas 2.0.1及后续版本中，dayfirst参数的优先级被提升：即使输入字符串看起来符合ISO格式，解析器也会严格按照dayfirst=True的规则，将'2023-02-01'按年-日-月的逻辑解析，最终得到2023-01-02。

调整背景 #

Pandas团队的这一修改是为了统一参数行为的一致性：避免用户指定dayfirst=True后，因输入字符串的格式特征（如符合ISO）导致参数被静默忽略的情况，确保用户的显式配置能被严格执行。

按需控制解析结果的方法 #

如果你需要固定按ISO格式解析（不受dayfirst影响），可以显式指定format参数，这样在两个版本中都会得到一致结果：

pd.to_datetime('2023-02-01', format='%Y-%m-%d')
# 返回 Timestamp('2023-02-01 00:00:00')

如果你确实需要按日在前的规则解析，那么Pandas 2.0+的行为就是符合预期的，无需额外调整。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ada