Pandas日期列格式转换错误，如何按输入格式正确转换？

你遇到的日期转换错误，核心原因是**dayfirst=True参数用反了**！你的原始日期格式是yyyy-mm-dd（年-月-日），但dayfirst=True会告诉解析器把日期字符串的第一个数字段当成「日」，第二个当成「月」——比如2018-04-06会被错误解析为「2018年6月4日」，这就是前几个日期乱掉的原因。

另外，你自定义函数里的空值判断也有问题：Pandas中的空值是NaN（浮点类型），不是字符串'nan'，用x != 'nan'根本无法识别真正的空值，会导致漏判。

Pandas有专门处理日期的内置方法pd.to_datetime，比自定义函数更高效、更可靠，还能自动处理空值和异常格式：

import pandas as pd

# 第一步：将列转换为Pandas datetime类型，无法解析的内容转为NaT（空日期）
read4['Column Name'] = pd.to_datetime(read4['Column Name'], errors='coerce')

# 第二步：格式化为你需要的yyyy/mm/dd格式（如果要yyyy-mm-dd就改成'%Y-%m-%d'）
read4['Column Name'] = read4['Column Name'].dt.strftime('%Y/%m/%d')

# 第三步（可选）：把空日期（NaT）替换为空字符串，和你原需求一致
read4['Column Name'] = read4['Column Name'].fillna('')

用这个方法处理你的测试数据，就能得到完全正确的结果：

2018/04/06
2018/04/06
2018/04/09
2018/04/19
2018/04/19
2018/04/17

如果你一定要保留自定义函数的逻辑，需要做两个修改：

1. 去掉dayfirst=True，因为原始日期是年-月-日格式，解析器会自动识别
2. 用pd.isna()正确判断空值，替换原来错误的字符串判断

修改后的代码：

from dateutil.parser import parse
import pandas as pd

def change_date_format(x):
    # 正确判断空值、空字符串、0这些无效值
    if pd.isna(x) or str(x).strip() in ['', '0']:
        return ''
    # 去掉dayfirst=True，让解析器按年-月-日的默认逻辑解析
    return parse(str(x)).strftime('%Y/%m/%d')  # 按需改成'%Y-%m-%d'

read4['Column Name'] = read4['Column Name'].apply(change_date_format)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Piyush S. Wanare