Python中数字格式日期转换失败问题求助

我有一列代表日期的数字，无法转换为日期格式，示例如下：

1022021

7302021

所有行的格式规则为：第一位是月份，接下来两位是日期，最后四位是年份。这些日期值从长字符串提取后，原本的前导零自动消失，尝试多种方法均失败。

之前尝试的方法及问题 #

1. 切片拼接后转日期：

df["Date Worked"] = pd.to_datetime( df["Date Worked"].str.slice(0,1).astype(str) + "/" + df["Date Worked"].str.slice(1,3)
                                   + '/' + df["Date Worked"].str.slice(3,7) )

报错：

ParserError: day is out of range for month: 0/ /

原因：如果列是数字类型，str.slice会返回空值，导致拼接出无效的日期字符串；即使转成字符串，月份为1-9时是1位，但10-12月会是2位，切片逻辑不通用。

2. 直接转日期：

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

结果全部显示为1970-01-01 00:00:00.001022021，原因是Pandas把数字当作时间戳毫秒数处理，完全不符合需求。

3. 指定unit='s'转日期：

df['Date Worked'] = pd.to_datetime(df['Date Worked'], unit='s')

结果全部显示为1970-01-12 19:53:41，原因是把数字当作从1970-01-01开始的秒数，同样不符合需求。

正确解决方案 #

核心思路：补回丢失的前导零，将数字转为标准的MMDDYYYY格式字符串，再用指定格式解析日期。

代码实现：

# 先将数字转为字符串，补前导零至8位（恢复原本的MMDDYYYY格式）
df["Date Worked"] = pd.to_datetime(
    df["Date Worked"].astype(str).str.zfill(8),
    format="%m%d%Y"
)

解释 #

• astype(str)：将数字列转为字符串列，确保后续字符串操作有效；
• str.zfill(8)：给字符串补前导零，让所有日期字符串长度统一为8位（比如1022021变为01022021，7302021变为07302021）；
• format="%m%d%Y"：明确告诉Pandas解析规则：前两位是月份（%m）、中间两位是日期（%d）、最后四位是年份（%Y），避免自动推断出错。

测试示例：

• 1022021 → 补零为01022021 → 解析为2021-01-02；
• 7302021 → 补零为07302021 → 解析为2021-07-30。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eltoukhy