Dataframe 具有不同格式的日期值的字符串列。如何将整列数据转换为单个日期格式？

Question

converting string to datetime in python pandas with multiple date formats in a column.将 python pandas 中的字符串转换为日期时间，列中具有多种日期格式。

Dataframe startdate has date values in 'mm-dd-YYYY hh:mm' format and 'mm/dd/YYYY hh:mm' format. Dataframe startdate 具有“mm-dd-YYYY hh:mm”格式和“mm/dd/YYYY hh:mm”格式的日期值。 I have used following query我使用了以下查询

  df['START_DATE*'] = pd.to_datetime(df['START_DATE*'], format= '%m-%d-%Y hh:mm')

START_DATE* is the column name.giving following START_DATE* 是列名。给出以下内容

time data '01-01-2016 21:11' does not match format '%m-%d-%Y hh:mm' (match)时间数据 '01-01-2016 21:11' 与格式 '%m-%d-%Y hh:mm' 不匹配（匹配）

Answer 1

hh:mm does not mean hour:minute . hh:mm并不意味着hour:minute 。 Try:尝试：

df['START_DATE*'] = pd.to_datetime(df['START_DATE*'], format= '%m-%d-%Y %H:%M')

Dataframe 具有不同格式的日期值的字符串列。如何将整列数据转换为单个日期格式？

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1 个解决方案

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3 2020-12-15 05:34:37

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解决方案1 3 2020-12-15 05:34:37

Dataframe 具有不同格式的日期值的字符串列。如何将整列数据转换为单个日期格式？

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