如何在Pandas中将Object类型日期列转为Datetime且格式统一？

问题根源是pd.to_datetime()自动识别日期格式时，误将部分符合mm/dd/yyyy规则的日期（比如03/05/2022）按月/日/年解析，而你的原始日期实际是**日/月/年（dd/mm/yyyy）**格式。只需强制指定解析规则即可统一格式：

• 步骤1：正确解析日期为datetime类型
  在调用pd.to_datetime()时传入format='%d/%m/%Y'，明确告诉pandas按日/月/年的格式解析：

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

转换后的datetime类型会自动以yyyy-mm-dd格式显示（pandas默认的datetime显示格式），所有日期都会被正确识别为2022年5月的日期。

• 步骤2：转为字符串格式的yyyy-mm-dd（可选）
  如果需要将datetime类型转为固定格式的字符串列，可使用dt.strftime()：

df['Converted_Date_str'] = df['Converted_Date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

转换后最终结果示例：

Converted_Date
2022-05-04
2022-05-03
2022-05-01
2022-05-26
2022-05-10

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Siddharth