如何将pandas DataFrame的object类型日期列转换为datetime格式

问题原因 #

转换失败的核心原因是使用的格式字符串和实际的日期格式不匹配：你给出的日期样例中日、月份缩写、年份之间用-分隔，但之前用的%d%b%y格式串没有包含分隔符，无法识别原有格式。另外%-d是日期格式化输出时用于去除前导零的参数，不适用于日期解析场景，写了也不会生效。

解决方法 #

1. 优先使用匹配的格式串直接转换，代码如下：

import pandas as pd

df['DisbursementDate'] = pd.to_datetime(
    df['DisbursementDate'], 
    format='%d-%b-%y',  # 格式串和实际日期的分隔符、占位符完全对应
    errors='raise' # 转换出错时直接抛出异常，方便定位问题
)

2. 如果转换时出现月份缩写识别报错，一般是当前系统locale为中文，无法识别英文月份缩写导致，按如下代码临时切换locale即可：

import locale
# 保存原有locale配置
old_locale = locale.getlocale(locale.LC_TIME)

# 切换到英文locale，根据你的系统二选一即可
# Windows系统用：
locale.setlocale(locale.LC_TIME, 'English_US')
# Mac/Linux系统用：
# locale.setlocale(locale.LC_TIME, 'en_US.UTF-8')

# 执行日期转换
df['DisbursementDate'] = pd.to_datetime(df['DisbursementDate'], format='%d-%b-%y')

# 恢复原有locale配置
locale.setlocale(locale.LC_TIME, old_locale)

3. 转换完成后直接按该列排序即可：

# 按日期升序排序，调整ascending为False可改为降序
df = df.sort_values(by='DisbursementDate', ascending=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carlos Madureira