如何用Pandas将多种格式的日期字符串转换为Datetime对象？

你当前代码的核心问题是指定了固定的format='%Y-%m-%d'参数，这会强制Pandas仅按照该格式解析日期，导致其他合法但格式不同的日期字符串无法被识别，最终返回NaT。

要让多数有效日期字符串正常转换，只需移除format参数，让Pandas自动推断不同的日期格式，同时保留errors='coerce'来将无效值（比如Hello World）转为NaT。修改后的代码如下：

import pandas as pd

s = pd.Series(["14 Nov 2020", "14/11/2020", "2020/11/14", 
          "Hello World", "Nov 14th, 2020"])
result = pd.to_datetime(s, errors='coerce', yearfirst=True)
print(result)

执行后输出结果：

0   2020-11-14
1   2020-11-14
2   2020-11-14
3          NaT
4   2020-11-14
dtype: datetime64[ns]

关键说明 #

• 移除format参数：Pandas内置的日期解析器支持自动识别多种常见格式（如带月份缩写、带序数词th、不同分隔符的日期）。
• 保留yearfirst=True：对于14/11/2020这类日/月/年格式，该参数会优先将最后一位视为年份，避免解析错误。
• errors='coerce'：确保无效的非日期字符串被转为NaT，符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jdona13