pandas如何将带星期前缀的日期列正确转换为datetime类型

你当前使用的%x格式符属于环境依赖的格式标记，它会读取当前操作系统、区域语言设置下的本地默认日期格式做匹配，本身没有固定的格式定义：

• 比如在中文简体环境下%x通常对应YYYY/MM/DD格式，欧洲区域多为DD/MM/YYYY格式，和你数据里固定的星期 - 月/日/年结构完全不匹配，自然无法完成解析。
• 就算是美式英语环境，不同系统版本下%x的输出也可能存在细节差异，用它做固定格式的日期解析没有稳定性可言。

直接写死和数据格式完全对应的明确格式串即可，不要使用依赖环境的格式标记：

import pandas as pd

df['timestamp'] = pd.to_datetime(
    df['timestamp'],
    format='%A - %m/%d/%Y'
)

格式串说明 #

• %A：匹配完整英文星期名称，比如Thursday、Monday
• %m/%d/%Y：固定匹配月/日/四位年份的斜杠格式，自动兼容1位、2位的月/日数值（比如6/13、10/5这类写法都能正常识别），不受系统环境影响，解析结果稳定。

如果数据里存在星期和实际日期不匹配的脏值，可以在参数里加errors='coerce'，把解析失败的值自动转为NaT空时间类型，方便后续排查清洗。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ross Dickinson