Pandas DataFrame object类型日期列转datetime格式报错如何解决？

错误原因 #

• 格式符使用错误：%M是分钟对应的格式标识，月份对应的格式符为小写%m
• 未匹配日期分隔符：清理后的日期采用.作为日、月、年的分隔符，你指定的转换格式未包含该分隔符
• 空格清理不彻底：仅替换两个连续空格无法覆盖首尾空白、零散空格等场景

解决步骤 #

1. 先完成完整的字符串清理，同时去掉冗余关键词和所有首尾空白：

data["Date Time"] = data["Date Time"].str.replace("Verkauft", "").str.strip()

2. 用正确的格式参数进行datetime转换：

data["Date Time"] = pd.to_datetime(data["Date Time"], format="%d.%m.%Y")

3. （可选）如果存在少量格式异常的日期值，可添加errors="coerce"参数，将无法转换的值自动置为NaT（时间类型空值），避免整行报错：

data["Date Time"] = pd.to_datetime(data["Date Time"], format="%d.%m.%Y", errors="coerce")

转换完成后可执行print(data["Date Time"].dtype)验证，输出为datetime64[ns]即为转换成功。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mika