pd.to_datetime转换日期时单个单元格解析异常求助

使用pd.to_datetime转换DataFrame的Date列时，原始日期格式为日/月/年，大部分单元格转换正确，但10/1/2022被错误转为2022-10-01（正确结果应为2022-01-10），其余单元格均能正常转为yyyy-mm-dd格式。

原始DataFrame示例：

Customer ID    Date
ABC123       10/1/2022
ABC223       30/12/2021
ABC456       21/6/2022
ABC876       30/3/2022

执行的转换代码：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

转换结果：

Customer ID    Date
 ABC123     2022-10-01
 ABC223     2021-12-30
 ABC456     2022-06-21
 ABC876     2022-03-30

问题根源是pd.to_datetime的自动推断逻辑：当日期中的日、月数值都在1-12范围内时，pandas会默认按月/日/年（美式格式）解析；而像30/12/2021这种日数值超过12的情况，会自动识别为日/月/年格式。

要强制统一按指定格式解析，直接在pd.to_datetime中添加format参数即可：

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

参数说明：

• %d：代表两位数字的日（单数字日会自动补0，比如1号解析为01）
• %m：代表两位数字的月
• %Y：代表四位数字的年

执行上述代码后，10/1/2022会被正确转换为2022-01-10，其余日期也将保持正确的yyyy-mm-dd格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ziggy