pandas to_datetime 转换反了

pandas库提供了to_datetime函数用于将字符串或其他格式的日期转换为日期时间对象。如果转换出现错误，可能是由于输入数据格式不正确或输入数据不符合日期时间的规范。

通常情况下，to_datetime函数会根据输入数据的格式自动识别并正确地将其转换为日期时间对象。然而，如果转换结果出现错误或转换的结果与预期不符，可能是由于输入数据的格式与函数参数不匹配，或者输入数据本身有问题。

要解决这个问题，有几个步骤可以尝试：

1. 检查输入数据的格式是否正确。确保输入的日期字符串或其他格式的数据符合日期时间的标准格式。可以使用datetime模块来验证和解析日期字符串，根据需要进行格式调整。

2. 检查to_datetime函数的参数是否设置正确。to_datetime函数有一些可选参数，如格式字符串(format)、是否将错误的日期置为NaT(invalid)等。根据输入数据的格式和要求，适当地设置这些参数，以确保转换的准确性。

3. 通过调整输入数据的格式来解决问题。如果输入数据的格式与pandas的默认预期不同，可以尝试先将其转换为标准的日期字符串格式，然后再进行转换。

总之，对于pandas to_datetime函数转换出现错误或结果不符合预期的情况，可以通过验证输入数据的格式、调整to_datetime函数的参数或调整输入数据的格式来解决问题。根据具体情况，采取适当的步骤来纠正错误转换。

相关问题

pandas to_datetime

pandas 的 to_datetime 函数是将一个字符串、整数或浮点数转换为日期时间格式。例如：

import pandas as pd

date_string = "2022-09-01"
date_datetime = pd.to_datetime(date_string)
print(date_datetime)

输出结果为：

2022-09-01 00:00:00

您可以使用该函数转换多种格式的日期时间数据。

pandas to_datetime详细用法

### 回答1：
pandas的to_datetime()函数是将字符串或者数字转换为日期格式的函数。它的详细用法如下：

pandas.to_datetime(arg, format=None, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, box=True, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=True)

其中，参数arg是需要转换的日期字符串或者数字，format是日期格式，如果不指定则会自动推断；errors是错误处理方式，raise表示遇到错误会抛出异常，coerce表示将错误值转换为NaT；dayfirst和yearfirst是控制日期格式的参数；utc是控制时区的参数；box表示是否返回pandas.Timestamp对象；exact表示是否精确匹配；unit表示时间单位；infer_datetime_format表示是否自动推断日期格式；origin表示时间起点；cache表示是否缓存结果。

### 回答2：
pandas to_datetime 是 pandas 库中的一个函数，它的作用是将一组日期时间字符串转换为 pandas 中的 datetime 类型。to_datetime 函数可以接受多种不同的输入格式，并提供了许多参数来控制日期时间的解析方式。

to_datetime 函数最常用的参数是传入一个表示日期时间的序列，例如：时间戳字符串、日期字符串序列等。示例代码如下：

import pandas as pd

date_string = ['2019-01-01', '2020-01-01', '2021-01-01']
date_series = pd.Series(date_string)
date_series = pd.to_datetime(date_series)
print(date_series)

这段代码会输出一个 pandas 的 datetime 序列，其中的日期时间会自动解析为 pandas 中的 datetime 类型，如下所示：

0   2019-01-01
1   2020-01-01
2   2021-01-01
dtype: datetime64[ns]

to_datetime 函数还支持自定义日期时间的格式，可以通过指定 format 参数来实现。例如，下面的代码解析了一个日期时间字符串，指定了日期格式为年月日，时间格式为时分秒：

import pandas as pd

date_string = '2022/09/24 12:34:56'
date_format = '%Y/%m/%d %H:%M:%S'
date_time = pd.to_datetime(date_string, format=date_format)
print(date_time)

这段代码可以将字符串解析为一个 pandas 的 datetime 类型，输出结果如下：

2022-09-24 12:34:56

to_datetime 函数还可以处理时区信息，可以通过 tz 参数来指定时区信息。例如，下面的代码将一个带有时区信息的日期时间字符串转换为 pandas 的 datetime 类型，并且指定了时区为 "Asia/Shanghai"：

import pandas as pd

date_string = '2022-01-01 00:00:00+08:00'
date_time = pd.to_datetime(date_string, utc=True)
date_time = date_time.astimezone('Asia/Shanghai')
print(date_time)

这段代码会先将时区信息解析为 UTC 时间，并将其转换为指定时区的本地时间，输出结果如下：

2022-01-01 00:00:00+08:00

除了上述提到的参数外，to_datetime 函数还支持多种其他的参数，例如 errors、infer_datetime_format 等，可以通过阅读官方文档来了解更多详细用法。总之，to_datetime 函数是一个非常实用的函数，能够帮助我们快速地将日期时间字符串转换为 pandas 中的 datetime 类型，从而方便地进行日期时间计算和分析。

### 回答3：
pandas是Python中一个广泛使用的数据分析库，其to_datetime方法是处理日期和时间数据的一个重要功能。下面将详细介绍pandas的to_datetime方法的用法和常见应用场景。

to_datetime方法的基本用法很简单，它接受一个日期和时间字符串或者日期时间列表，然后将其转化为pandas的DatetimeIndex类型。具体来讲，to_datetime方法有如下几个参数：

# pandas.to_datetime(arg, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix')

arg：日期和时间字符串或者日期时间列表。

errors：如果日期时间字符串格式不正确，是否引发异常。默认值为'raise'，表示如果有任何日期时间字符串无法转换，就引发ParseException。也可以指定'coerce'，表示将无法转换的值转化为缺失值NaT，或者指定'ignore'，表示忽略无法转换的值。

dayfirst：如果日期时间字符串中的日期和月份位置翻转，指定该参数为True可以更好地处理。

yearfirst：如果日期时间字符串中的年份出现在前面，指定该参数为True可以更好地处理。

utc：如果指定该参数为True，则将所有的日期时间值转化为UTC时间。

format：如果输入的日期时间字符串格式不是标准的ISO 8601格式，则需要在该参数中指定日期时间格式。

exact：是否对输入的日期时间字符串格式进行严格检查。默认为True，表示需要严格符合指定的格式。如果为False，则表示宽松模式，不严格符合指定的格式即可。

unit：如果输入的日期时间字符串包含时间戳，则可以指定该参数，该参数可以接受以下几个值：Y(year), M(month), D(day), h(hour), m(minute), s(second), ms(millisecond)，us(microsecond)和ns(nanosecond)。

infer_datetime_format：是否自动识别日期时间字符串的格式。

origin：如果输入的日期时间字符串表示的是距离某一个时间点的时间差，可以指定该参数为该时间点的时间戳。

除了基本功能外，to_datetime方法还可以处理一些常见的应用场景，下面介绍其中几个。

处理时间戳：
如果我们有一个UNIX时间戳，可以使用to_datetime方法将其转化为pandas的DateTimeIndex对象。具体来讲，可以将指定的时间戳转换为指定时区的日期时间。例如下面的代码将1970年1月1日至1970年1月3日期间的所有时间戳转换为UTC时间。

import pandas as pd

timestamps = [0, 1, 2]
timestamps = pd.to_datetime(timestamps, unit='s', origin=pd.Timestamp('1970-01-01'))
print(timestamps)

处理多种日期时间格式：
如果我们的数据集包含多种不同的日期和时间格式，可以使用to_datetime方法将其全部转化为DateTimeIndex对象。具体来讲，可以将日期字符串和时间字符串合并为一个字符串，然后使用pandas的dateutil.parser.parse函数进行解析。例如下面的代码可以处理成人类可读的日期和时间格式。

import pandas as pd

raw_date_strings = ['2017-07-31 9:00 AM', '2017-07-31 14:00:00']
dates = pd.to_datetime(raw_date_strings, infer_datetime_format=True)
print(dates)

处理数据集中的不良数据：
如果数据集中包含一些不良的日期和时间数据，可以使用to_datetime方法将其转化为缺失值NA。这可以让我们更好地处理数据中的异常情况。例如下面的代码将无法处理的日期字符串转换为缺失值。

import pandas as pd

raw_date_strings = ['2017-07-31', 'notadate', '2017-08-01']
dates = pd.to_datetime(raw_date_strings, errors='coerce')
print(dates)

to_datetime方法是pandas处理日期和时间数据的一个重要工具，可以帮助我们将各种格式的日期和时间数据转化为pandas的DateTimeIndex对象，进而更好地进行数据处理和分析。需要注意的是，在使用to_datetime方法时，需要根据具体的情况灵活选择对应的参数组合，以便达到最佳效果。