将DataFrame中格式为‘January 1, 2001 Monday’的date列转datetime报错求助

报错原因很直接：你试图把datetime对象存入原本是string类型的列里，而pandas的StringArray只允许存储字符串，所以触发了ValueError。

给你两种靠谱的解决方式：

方法1：用pandas原生的to_datetime（推荐，效率更高） #

不用写循环，直接用向量化操作搞定：

自动识别格式 #

import pandas as pd
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)

指定格式（更高效，适合已知格式的情况） #

因为你的日期格式是January 1, 2001 Monday，对应格式符%B %d, %Y %A，直接指定格式比自动识别更快：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%B %d, %Y %A')

格式符说明：

• %B：完整月份名称（比如January）
• %d：两位数字的日期（不足补0）
• %Y：四位数年份
• %A：完整星期名称（比如Monday）

方法2：用dateutil.parser配合apply #

如果一定要用dateutil的解析器，别用循环逐个修改元素，改用apply批量处理，它会自动把列类型转换成datetime：

from dateutil import parser
df['date'] = df['date'].apply(lambda x: parser.parse(x))

注意：尽量避免用循环遍历DataFrame的元素，pandas的向量化操作（比如to_datetime、apply）不仅代码更简洁，执行效率也比循环高得多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者complog