Python中如何将整数格式日期转换为Datetime类型

你的问题出在直接对整数列用切片[0:2]——这会取DataFrame的前2行数据，而不是截取日期数字的前两位，自然得到错误的浮点数结果。下面是完整的解决方法：

1. 先把整数日期转成字符串 #

要截取日期的年份部分，得先把整数类型的DATE列转为字符串：

df['DATE_str'] = df['DATE'].astype(str)

2. 转换为标准Datetime类型 #

注意你的数据里有20123124（2020年12月31日24时），但标准Datetime不支持24:00，得先把24替换成00，再给对应行加1天：

import pandas as pd

# 替换末尾的24为00，标记需要加天的行
df['DATE_str'] = df['DATE_str'].str.replace('24$', '00')
df['need_add_day'] = df['DATE'].astype(str).str.endswith('24')

# 按格式转Datetime，%y对应两位年份（自动补20xx）
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['DATE_str'], format='%y%m%d%H')

# 给24点的行加1天，变成次日0点
df.loc[df['need_add_day'], 'datetime'] += pd.Timedelta(days=1)

如果你的日期是4位年份格式，把format改成%Y%m%d%H即可。

3. 提取年份（两种方式） #

方式一：从Datetime列直接提取 #

转成Datetime后，提取年份最省心：

# 提取两位年份（18、20）
df['Year_two'] = df['datetime'].dt.year % 100
# 提取四位年份（2018、2020）
df['Year_four'] = df['datetime'].dt.year

方式二：直接从字符串提取 #

如果不想转Datetime，直接从字符串截取：

# 取前两位当两位年份
df['Year_two'] = df['DATE_str'].str[:2].astype(int)
# 补成四位年份（这里假设年份是2000年后的，可根据需求调整）
df['Year_four'] = 2000 + df['Year_two']

完整测试代码 #

import pandas as pd

# 模拟你的数据
df = pd.DataFrame({'DATE': [18010101, 20123124]})

# 执行转换流程
df['DATE_str'] = df['DATE'].astype(str)
df['DATE_str'] = df['DATE_str'].str.replace('24$', '00')
df['need_add_day'] = df['DATE'].astype(str).str.endswith('24')
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['DATE_str'], format='%y%m%d%H')
df.loc[df['need_add_day'], 'datetime'] += pd.Timedelta(days=1)
df['Year_two'] = df['datetime'].dt.year % 100
df['Year_four'] = df['datetime'].dt.year

print(df)

运行后输出：

DATE DATE_str  need_add_day            datetime  Year_two  Year_four
0  18010101  18010101         False 2018-01-01 01:00:00        18       2018
1  20123124  20123100          True 2021-01-01 00:00:00        21       2021

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carlos Juvenal