pandas使用pd.to_datetime转换日期格式触发ValueError报错问题

核心问题是传入pd.to_datetime的格式字符串和原始日期的结构不匹配：

• 待解析的原始日期为15 January 2012样式，日、英文月份全称、年三个部分之间用空格分隔
• 你编写的格式参数为"%d/%B/%Y"，其中的/表示要求原始字符串用斜杠分隔日期各部分，和实际的空格分隔规则完全不符，因此触发值匹配错误，对应报错里的明确提示：ValueError: time data '19 February 2015' does not match format '%d/%B/%Y'。

这里是非常容易踩的误区：pd.to_datetime的format参数是用来描述输入的原始字符串的结构，不是你最终想要输出的日期格式，输出格式需要在成功解析为datetime类型后再单独调整。
额外提醒：你贴出的示例代码操作的列名是Last Date，但报错栈里实际运行的代码操作的是Last Refreshed on列，运行前要确认列名和待处理字段一致，避免触发列不存在的额外错误。

按两步实现需求即可：

1. 修正解析格式，用空格作为分隔符，把原始字符串正确解析为pandas的datetime64类型
2. 如果最终需要输出15/01/2012这类斜杠分隔的日/月/年字符串格式，解析完成后通过dt.strftime做格式转换即可；如果后续要做日期计算、时间筛选、按时间聚合等操作，保留datetime类型即可，不需要转成字符串。

参考代码：

import pandas as pd

# 第一步：按原始字符串的空格分隔规则解析为日期类型，注意替换成你实际的列名
data['Last Date'] = pd.to_datetime(data['Last Date'], format="%d %B %Y")

# 【可选步骤】如果需要转成dd/mm/yyyy样式的字符串，取消注释下面这行运行
# data['Last Date'] = data['Last Date'].dt.strftime("%d/%m/%Y")

print(data.info())

补充说明：如果运行时出现英文月份无法识别的问题，一般是系统默认语言环境非英文导致，临时设置英文locale即可解决，绝大多数默认环境下不需要额外处理。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Artyom47