pd.to_datetime搭配strftime后列类型仍为object，如何无需二次转成datetime64？

现象原因 #

.dt.strftime() 方法的作用是将 datetime 类型的时间对象按照指定格式转换为字符串类型，因此第一行代码执行后，localtime 列会自动变为 pandas 中存储字符串默认使用的 object 类型，和你预期的 datetime64[ns] 类型不符。
这里需要明确一个常见误区：datetime64[ns] 类型本质存储的是高精度的时间戳数值，本身不存在「自定义存储格式」的属性，你看到的打印样式只是 pandas 默认的展示规则，和实际存储的内容无关。

无需二次转换的实现方案 #

你不需要先转字符串再转回来，直接保留 pd.to_datetime() 的解析结果即可，就能直接得到 datetime64[ns] 类型的列：

test['localtime'] = pd.to_datetime(test['localtime'], errors='coerce', dayfirst=True)

如果需要在打印、导出数据的时候展示为 %d/%m/%Y %H:%M 的格式，可以在需要输出的时候再调用 strftime 做转换，或者通过 pandas 样式配置全局/单列表格的展示格式，不会影响列本身的数据类型：

# 示例：仅修改列的展示格式，不改变存储类型
test.style.format({'localtime': lambda x: x.strftime('%d/%m/%Y %H:%M') if pd.notna(x) else ''})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fazli