Python Pandas中将YYYYMMDD格式整数日期转换为Datetime类型问题求助

该问题的核心原因是DATE列当前为数值类型，pd.to_datetime默认会将纯数值输入识别为Unix时间戳（默认单位为纳秒），20200101这类数值远小于常规的秒级/毫秒级时间戳，因此会被解析为1970年1月1日之后间隔20200101纳秒的时间点。

• 方法1：先将字段转为字符串再解析，通用易操作

fin_data['DATE'] = pd.to_datetime(fin_data['DATE'].astype(str))

• 方法2：直接指定日期格式，解析效率更高、结果更可控，推荐优先使用
  即使DATE列为数值类型，指定format参数后也可直接完成解析，无需提前手动转字符串：

fin_data['DATE'] = pd.to_datetime(fin_data['DATE'], format='%Y%m%d')

如果后续需要将datetime类型输出为YYYY-MM-DD格式的字符串，可以追加日期格式化操作（注意转成字符串后会丢失时间类型的计算能力）：

fin_data['DATE_STR'] = fin_data['DATE'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BubbaKush