如何解决DataFrame混合日期格式转dd-mm-yyyy的类型报错问题

问题背景 #

合并多个DataFrame后，Date列同时存在两种格式的日期数据：

• 标准datetime类型：2022-05-31 00:00:00
• Excel浮点数日期（序列号）：44713.0

执行原有转换代码时，出现以下报错：

• ValueError: mixed datetimes and integers in passed array
• '<' not supported between instances of 'Timestamp' and 'int'

需求是将所有日期统一转换为dd-mm-yyyy格式。

示例数据 #

Date
2022-05-31 00:00:00
2022-05-31 00:00:00
2022-05-31 00:00:00
2022-05-31 00:00:00
44713.0
44713.0
44713.0
44713.0
44713.0
44713.0
44713.0

原有报错代码 #

import pandas as pd
import datetime as dt
import xlrd
from datetime import datetime

IN_df=pd.concat([IN_df1, IN_df2,IN_df3,IN_df4,IN_df5,IN_df6,IN_df7,IN_df8]).fillna("")
IN_df=IN_df[(IN_df['Status']=='No Show')&(IN_df['Site']== 'Cairo')]
IN_df=IN_df.filter(items=['Date','SF ID','Name','Direct Manager','Department','Shift','Status','Reporting Feedback']).reset_index(drop=True).convert_dtypes()

IN_df['Date']=IN_df['Date'].apply(xlrd.xldate_as_datetime, args=(0,))
IN_df['Date']=pd.to_datetime(IN_df['Date']).dt.date

IN_df.tail()

报错原因 #

原有代码直接对整列应用xlrd.xldate_as_datetime，但该函数仅能处理Excel序列号（数值类型），无法识别已有的datetime对象，导致类型冲突触发报错。

解决方法 #

自定义转换函数，针对不同类型的日期值做分支处理，最后统一格式为dd-mm-yyyy。

修改后的完整代码 #

import pandas as pd
import xlrd

# 保留原有数据合并与筛选逻辑
IN_df = pd.concat([IN_df1, IN_df2, IN_df3, IN_df4, IN_df5, IN_df6, IN_df7, IN_df8]).fillna("")
IN_df = IN_df[(IN_df['Status'] == 'No Show') & (IN_df['Site'] == 'Cairo')]
IN_df = IN_df.filter(
    items=['Date', 'SF ID', 'Name', 'Direct Manager', 'Department', 'Shift', 'Status', 'Reporting Feedback']
).reset_index(drop=True)

# 自定义日期转换函数
def convert_date(date_val):
    # 处理Excel日期序列号（数值类型）
    if isinstance(date_val, (int, float)):
        return xlrd.xldate_as_datetime(date_val, 0)
    # 处理datetime字符串或已有的datetime对象
    else:
        return pd.to_datetime(date_val)

# 应用转换并统一格式
IN_df['Date'] = IN_df['Date'].apply(convert_date)
IN_df['Date'] = IN_df['Date'].dt.strftime('%d-%m-%Y')

IN_df.tail()

代码说明 #

1. 移除convert_dtypes()调用，避免强制类型转换干扰后续日期处理
2. convert_date函数根据元素类型分支处理：
   • 数值类型（如44713.0）：用xlrd.xldate_as_datetime转换为datetime对象
   • 其他类型：用pd.to_datetime统一转换为datetime对象
3. 最后通过dt.strftime('%d-%m-%Y')将所有日期格式化为dd-mm-yyyy字符串

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mahmoud Badr