使用pd.to_datetime转换混合格式日期出现日月颠倒问题如何解决

pandas默认解析仅含日期的斜杠分隔字符串时，优先采用月/日/年的规则，而带时分秒后缀的日期字符串会默认优先按日在前的规则解析，就导致了两类数据转换逻辑不一致的问题。

方法1：指定dayfirst参数（最简便，兼容两种格式） #

直接在转换时添加dayfirst=True参数，强制把斜杠分隔的第一个数值识别为日、第二个识别为月，两种格式都可以正常解析：

df['COLUMN'] = pd.to_datetime(df['COLUMN'], dayfirst=True)

方法2：显式指定格式（更严谨，避免极端场景识别错误） #

如果你的pandas版本≥2.0，可以用format='mixed'配合dayfirst参数，会自动匹配两种格式：

df['COLUMN'] = pd.to_datetime(df['COLUMN'], format='mixed', dayfirst=True, errors='coerce')

参数errors='coerce'会把无法转换的异常值置为空，方便后续单独排查处理。

转换完成后可以用下面的代码快速验证是否存在日月颠倒的错误（正常月份不可能大于12，有输出的话就是存在识别错误的行）：

print(df[df['COLUMN'].dt.month > 12])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者banana_99