将dtype('O')日期转换为DD/MM/YYYY格式的Python技术求助

步骤1：正确将字符串列转换为datetime类型 #

你的日期数据格式是YYYY-MM-DD HH:MM:SS（比如1988-10-24 00:00:00），之前用%m/%d/%Y匹配肯定报错，因为格式不对应。可以用两种方式转换：

# 方式1：指定精确格式（推荐，速度更快）
tabela['dt_nasc'] = pd.to_datetime(tabela['dt_nasc'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 方式2：让pandas自动推断格式（适合格式统一的场景，更省心）
tabela['dt_nasc'] = pd.to_datetime(tabela['dt_nasc'], errors='coerce')
# errors='coerce'会把无法转换的无效值转为NaT（缺失日期），避免报错

步骤2：转换为DD/MM/YYYY格式输出 #

转换为datetime类型后，pandas默认显示为YYYY-MM-DD，要得到DD/MM/YYYY格式，有两种选择：

选项A：生成新的字符串列（永久修改为字符串格式）

如果需要将日期以字符串形式存储为DD/MM/YYYY，用dt.strftime()：

# 添加新列存储格式化后的日期
tabela['dt_nasc_ddmmyyyy'] = tabela['dt_nasc'].dt.strftime('%d/%m/%Y')
# 或者直接替换原列
# tabela['dt_nasc'] = tabela['dt_nasc'].dt.strftime('%d/%m/%Y')

选项B：仅修改显示格式（保留datetime类型）

如果只是需要在查看表格时显示为DD/MM/YYYY，但仍保留datetime的计算功能，设置pandas的全局显示格式：

pd.options.display.date_format = '%d/%m/%Y'

之后查看tabela时，datetime列就会自动以DD/MM/YYYY格式展示。

你之前代码的问题说明 #

1. 第一次代码报错：format='%m/%d/%Y'和你的实际数据格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS不匹配，导致解析失败。
2. 第二次代码：函数convert_to_date内部的tabela.loc[:, 'dt_nasc'] = ...缩进错误，代码根本没执行；而且就算成功转换为datetime类型，pandas默认显示格式不是DD/MM/YYYY，所以你看不到预期效果。

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