将日期转换为datetime64格式时日月位置互换如何解决？

你在第二步调用pd.to_datetime()时没有显式指定输入字符串的日期格式，pandas默认会优先按「月/日/年」的逻辑解析字符串，就把你已经转为「日/月/年」格式的字符串的日月位置再次互换了。

推荐直接一步完成读取+日期类型转换，省去中间字符串转义的冗余步骤，避免格式混乱：

# 读取CSV时直接指定源日期格式，一步转成datetime64类型，无需额外处理
df = pd.read_csv('lib_file.csv', parse_dates=['Date'], date_format='%m/%d/%Y')

如果你需要保留原有转换逻辑，只需要在第二步转换时显式指定当前字符串的日期格式即可：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d/%m/%Y')

注意：处理日期格式时优先显式指定格式规则，不要依赖pandas的自动推断逻辑，避免不同版本、不同地区配置导致的解析异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user13412850