使用pandas转换整数年份为日期时所有年份变为1970如何解决

你提取得到的年份为纯数值格式（如1980、2000），pd.to_datetime()默认会将纯整数值识别为Unix时间戳，即从1970-01-01 00:00:00 UTC开始计算的秒/毫秒数。1980、2000这类数值仅对应1970年1月1日开始的几千秒，换算后仍属于1970年，因此所有转换结果的年份都显示为1970。

根据你的使用需求，可以选择以下任意一种方案：

• 若需要转换为标准datetime格式，明确指定格式为年份即可：

  df['Year'] = pd.to_datetime(df['Year'], format='%Y')
  

  转换后的值默认为对应年份的1月1日（如1980对应1980-01-01），年份字段和原始数据一致。
• 若仅需要可用于统计、筛选的年份值，直接转换为整数类型即可，无需转datetime：

  df['Year'] = df['Year'].astype(int)
  

  该方案占用内存更低，普通的年份分组、对比运算都可以正常执行。
• 若后续可能用到完整日期信息，可以直接从原始列转换完整日期，再按需提取年份：

  # 先提取日期部分，转换为完整datetime格式
  df['FullDate'] = pd.to_datetime(df['Original Column'].str.split(r' \(').str[0])
  # 单独提取年份列
  df['Year'] = df['FullDate'].dt.year
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tu le