pandas dataframe中Date列无法格式化 日期时间合并问题求解

问题根因 #

你对Time列单独执行pd.to_datetime()转换时，由于该列仅包含时间信息、无对应的日期字段，pandas会默认补全转换当天的系统日期，这就是自动追加当前日期的原因。

解决方案 #

不需要单独对Time列做datetime转换，直接将日期、时间字符串拼接后再统一转换即可，修改后代码如下：

df = pd.read_csv('dataframe.csv')

df['Avg_value'] = (df['Open'] + df['High'] + df['Low'] + df['Close'])/4

# 仅将Date列转为字符串格式的日期，Time列保持原有字符串格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']).dt.strftime('%Y-%m-%d')
# 拼接后转为完整的datetime类型
df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Date'] + ' ' + df['Time'])

格式验证 #

执行以下代码即可输出你需要的格式：

# 取第一条数据为例
print(f"Date: {df.loc[0, 'Datetime']}")

输出示例：

Date: 2016-01-04 10:00:00

字段类型排查方法 #

如果要确认Date列的数据类型，直接执行print(df['Date'].dtype)即可查看，不需要依赖verbose=True参数返回信息。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jd_h2003