pd.to_datetime转换年月列报格式不匹配错误原因及解决方法

你的报错核心是日期格式符使用错误：

• 格式符%y仅匹配2位长度的年份（例如14对应2014、24对应2024），但你的数据里年份是4位完整格式（如2014），和%y的匹配规则不相符。
• 额外注意：你给出的样例数据里月份列的列名是大写开头的Month，代码里写的是小写month，如果实际运行时列名大小写不匹配，还会触发列不存在的KeyError，需要保证字段名完全对应。

import pandas as pd

# 参考样例数据构造
df = pd.DataFrame({
    'Month': ['2014-01', '2014-02', '2014-03', '2014-04', '2014-05'],
    'Fee': [350800, 113800, 375200, 142200, 304500]
})

# 正确转换：用大写%Y匹配4位年份，列名和实际字段保持一致
df['Month'] = pd.to_datetime(df['Month'], format='%Y-%m')

转换后因为原始数据仅包含年月、没有具体日信息，pandas会自动将日期补全为对应月份的1号，最终列类型为标准datetime64类型，可直接用于后续时间序列筛选、分组、重采样等数据处理操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者afa17