df2["日期"].to_datetime()

这个语句可能会报错，因为 DataFrame 的列对象没有 to_datetime() 方法。正确的写法应该是使用 pandas 库中的 to_datetime() 函数，例如：

df2["日期"] = pd.to_datetime(df2["日期"])

这样可以将 "日期" 列中的字符串转换为 pandas 中的 datetime 类型。

相关问题

为什么pd.to_datetime(df2['date_time'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')没按日月年格式去解析时间，反而是日期和月份搞反了

可能是因为你的日期格式中使用了小写的"m"来表示月份，而大写的"M"表示分钟。所以解析器把第一部分作为分钟，第二部分作为月份，导致日期和月份混淆了。你可以尝试使用大写的"M"来表示月份，例如：

pd.to_datetime(df2['date_time'], format='%d/%M/%Y %H:%M:%S')

这个格式字符串会将第二部分解析为月份，而不是分钟。

pd.to_datetime(df2['date_time'], format='%m/%d/%Y %H:%M:%S')月和日反了

### 回答1：
如果你的日期格式是“月/日/年 时:分:秒”，则正确的格式字符串应该是“%m/%d/%Y %H:%M:%S”。如果你发现月和日反了，则可能是数据输入错误或者格式字符串不正确。你可以尝试使用正确的格式字符串重新转换日期列，例如：

pd.to_datetime(df2['date_time'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')

这将按照“日/月/年 时:分:秒”的格式解析日期。如果你的数据确实出现了输入错误，那么你可能需要手动更正它们，或者将它们标记为无效数据。

### 回答2：
在使用pd.to_datetime函数时，如果日期的顺序不正确，可以使用以下代码进行解决：

pd.to_datetime(df2['date_time'], format='%d/%m/%Y %H:%M:%S')

在format参数中，将'%m'（代表月份）和'%d'（代表日期）的位置进行调换，即可解决日期和月份位置颠倒的问题。此后，将函数返回的结果与原数据中的'date_time'列进行替换，即可得到日期和月份位置正确的数据。

### 回答3：
在使用pd.to_datetime函数时，我们可以通过format参数来指定日期时间的格式。对于给定的日期时间字符串，我们可以使用不同的格式代码来提取年、月、日、小时、分钟和秒。

在题目中，通过将日期时间字符串传递给pd.to_datetime函数，并指定format参数为'%m/%d/%Y %H:%M:%S'，我们的目的是将字符串转换为DateTime对象。然而，由于月和日的位置发生了颠倒，导致转换出来的结果与预期的不符。

为了解决这个问题，我们需要修改format参数中的格式代码，将月和日的位置调换。正确的格式应该为'%d/%m/%Y %H:%M:%S'。

需要注意的是，在使用pd.to_datetime函数时，我们可以根据具体的日期时间格式进行调整。通常，格式代码中的%m代表月份，%d代表日期，%Y代表四位数的年份，%H代表小时（24小时制），%M代表分钟，%S代表秒。根据所给的日期时间字符串的实际格式，我们可以灵活地调整格式代码。

通过修改format参数为'%d/%m/%Y %H:%M:%S'，即可成功将日期时间字符串转换为正确的DateTime对象，从而得到预期的结果。