如何在pandas DataFrame中将月份名称列转换为两位月份数字

strptime() argument 1 must be str, not Series 报错是因为Python原生的datetime.strptime仅支持传入单个字符串参数，无法直接处理pandas Series类型的整列数据，需要用pandas的向量化操作实现需求。

方案1：内置时间转换方法（通用场景推荐） #

直接用pd.to_datetime解析整列月份缩写，再提取两位月份即可：

import pandas as pd

# 假设存储月份缩写的列名为 month_abbr
# format参数中 %b 对应英文缩写月份（Jan/Feb/Mar等）
# dt.strftime('%m') 输出带前导零的两位月份字符串
df['month_num'] = pd.to_datetime(df['month_abbr'], format='%b').dt.strftime('%m')

# 如果需要输出1-12的整数类型月份，替换为以下代码即可
# df['month_num'] = pd.to_datetime(df['month_abbr'], format='%b').dt.month

如果系统默认locale不是英文导致解析失败，可以先手动指定时间locale：

import locale
locale.setlocale(locale.LC_TIME, 'en_US.UTF-8')

方案2：字典映射（大数据量场景推荐） #

月份缩写是固定枚举值，直接用映射表转换速度更快，也方便兼容特殊自定义缩写：

month_map = {
    'Jan': '01', 'Feb': '02', 'Mar': '03', 'Apr': '04', 'May': '05', 'Jun': '06',
    'Jul': '07', 'Aug': '08', 'Sep': '09', 'Oct': '10', 'Nov': '11', 'Dec': '12'
}

df['month_num'] = df['month_abbr'].map(month_map)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Elle Li