如何在Pandas DataFrame中将指定字符串日期转换为datetime类型？

问题分析 #

你当前的两种方法存在以下问题：

• 循环使用datetime模块的方式：仅遍历了日期列，但未将转换后的结果存回DataFrame，最终仅输出了最后一条转换后的日期，未修改原数据。
• pd.to_datetime的方式：格式字符串中多了一个逗号（, ），但目标日期格式是月/日/年 时:分 上/下午（日期与时间间为空格），格式不匹配导致转换失败。

正确解决方案 #

方案一：使用Pandas原生方法（推荐，效率更高）

修正格式字符串，移除多余的逗号，直接调用pd.to_datetime完成转换：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%m/%d/%Y %I:%M %p')

若数据中存在部分格式不规范的行，可添加errors='coerce'参数，将无法转换的条目设为NaT（Pandas的无效日期标识）：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%m/%d/%Y %I:%M %p', errors='coerce')

方案二：使用datetime模块循环处理（适合小数据集）

若坚持使用datetime模块，需将转换后的结果存回DataFrame列中，可通过列表推导式或apply方法实现：

from datetime import datetime
format_str = '%m/%d/%Y %I:%M %p'

# 列表推导式写法
df['Date'] = [datetime.strptime(date_str, format_str) for date_str in df['Date']]

# apply方法写法
df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: datetime.strptime(x, format_str))

如果数据存在格式异常的行，需添加异常处理避免报错：

def convert_date(date_str):
    try:
        return datetime.strptime(date_str, format_str)
    except ValueError:
        return pd.NaT

df['Date'] = df['Date'].apply(convert_date)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Manas Jadhav