Pandas：无法将对象转换为日期时间 [重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas：无法将对象转换为日期时间 [重复]

【英文标题】：Pandas: cannot convert object to datetime [duplicate]

【发布时间】：2020-11-02 18:51:30

【问题描述】：

这是我的数据框：

               dt_object      Lng
1    2020-01-01 00:00:00  1.57423
2    2020-01-01 01:00:00  1.57444
3    2020-01-01 02:00:00  1.57465
4    2020-01-01 03:00:00  1.57486
5    2020-01-01 04:00:00  1.57506

dt_object 用 python 经典的 datetime 函数编写。 但是

print (df.columns) 

给我：

索引(['dt_object', 'Lng'], dtype='object'),

所以它们都是对象类型。

我试试：

df_candles['dt_object'] = df_candles['dt_object'].astype('datetime64')

但没用。

它仍然是对象。 如何将此列转换为 pandas 'datetime64'？

【参考方案1】：

为此，您可以使用to_datetime 函数对其进行转换

df_candles['dt_object'] = pd.to_datetime(df_candles['dt_object'])

注意，如果你愿意，你也可以将你的字符串对象的格式指定为

df_candles['dt_object'] = pd.to_datetime(df_candles['dt_object'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

也检查 https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-format-codes

【讨论】：

我试过这个但我得到 AttributeError: 'Series' object has no attribute 'to_datetime'

pd.to_datetime(some_series).

@IgorK。抱歉，我写错了，刚刚修复它

【参考方案2】：

试试：

df_candles['dt_object'] = pd.to_datetime(df_candles['dt_object'])

当您尝试检查列类型时，请使用：

df.dtypes

代替：

df.columns