Pandas转换DateTime格式时日月颠倒导致Elapsedtime计算异常

问题核心是pd.to_datetime的默认解析逻辑会把你数据里的日/月/年格式误判为月/日/年（美式日期规则），比如将01/04/2023解析成2023年1月4日而非实际的4月1日，最终导致时间差计算出现跨月跳变。

直接指定明确的日期格式是最可靠的修复方案，修改后的代码如下：

# 强制按日/月/年 时分秒的格式解析日期
df['Date_Time'] = pd.to_datetime(df['Date_Time'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df['deltatime'] = (df['Date_Time'] - df['Date_Time'].shift(1)).dt.total_seconds()
df['deltatime'].iloc[0] = 0  # 将首个值填充为0而非NaN
df['Elapsedtime'] = df['deltatime'].cumsum()

额外说明： #

• 使用format='%d/%m/%Y %H:%M:%S'可以彻底避免格式混淆，让解析器严格遵循你数据的日期格式规则。
• 把astype('timedelta64[s]')替换为dt.total_seconds()是pandas中提取时间差秒数的更规范写法，结果一致且可读性更强。
• infer_datetime_format=True无效的原因是：当日期中的日和月数值都≤12时，解析器无法自动判断格式优先级，会默认采用美式格式解析，因此必须显式指定格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者serdar_bay