嘿，这个问题我之前也踩过！大概率是你在Excel转CSV的过程中，日期格式被悄悄篡改了，而且报错里的日期还带个末尾空格，这也是容易忽略的细节之一。

先搞清楚CSV里的真实日期格式 #

别光信Excel的显示——Excel会自动格式化单元格，实际CSV文件里的日期可能完全不是你以为的%m/%d/%Y。直接用记事本打开CSV文件，看看日期列的真实内容，比如是不是像报错里的2001-11-03 （末尾带空格），还是其他隐藏格式。

针对性解决方法 #

情况1：CSV里是带空格的YYYY-MM-DD格式

如果真实格式是2001-11-03 ，问题出在两个地方：末尾的空格，以及格式和你指定的不匹配。可以自定义一个日期解析函数，先清理空格再解析：

import pandas as pd

def clean_and_parse_date(date_str):
    # 去掉字符串两端的空格，再按YYYY-MM-DD格式解析
    return pd.to_datetime(date_str.strip(), format="%Y-%m-%d")

# 假设日期在第0列，根据你的实际情况修改列索引或列名
df = pd.read_csv("your_file.csv", header=None, parse_dates=[0], date_parser=clean_and_parse_date)

情况2：从Excel转CSV时就搞砸了格式

如果你的目标是让CSV保持%m/%d/%Y格式，不如在读取Excel阶段就处理好日期，再导出CSV：

# 读取Excel时直接解析日期，假设日期在第0列
df = pd.read_excel("your_file.xlsx", header=None, parse_dates=[0])
# 导出CSV时强制指定日期格式为%m/%d/%Y
df.to_csv("your_file.csv", header=None, index=False, date_format="%m/%d/%Y")

# 之后读取CSV时就可以直接匹配格式了
df = pd.read_csv("your_file.csv", header=None, parse_dates=[0], format="%m/%d/%Y")

排查小技巧

如果你不确定真实格式，可以先把日期列读成字符串，打印出唯一值确认：

df = pd.read_csv("your_file.csv", header=None, dtype={0: str})  # 第0列按字符串读取
print("真实日期格式示例：", df[0].unique()[:5])  # 打印前5个唯一值

这样你就能精准知道该用什么format参数了。

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