导入CSV后使用pd.to_datetime转换日期出现格式不一致问题如何解决

你遇到的转换错误来自两个核心原因：一是原始日期字符串存在多余的前后缩进、空格等空白字符，二是pd.to_datetime默认的自动推断日期顺序逻辑，会把小于等于12的日期部分误识别为月份，导致日月顺序反转。

直接按照以下步骤处理即可：

• 先对日期列调用str.strip()去除所有前后空白字符
• 调用pd.to_datetime时明确指定原始日期的格式为%d/%m/%Y，明确告知pandas原始结构是「日/月/4位年」，避免自动推断出错

代码示例：

# 替换为你实际的日期列名
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'].str.strip(), format='%d/%m/%Y')

# 若最终需要输出为yyyy-mm-dd格式的字符串，可追加以下代码
df['date_col'] = df['date_col'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

如果存在少量不符合格式的脏数据，可在pd.to_datetime中添加参数errors='coerce'，将脏数据自动转为空值NaT，避免转换过程直接报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dhakre1