使用 Pandas 将 python 字符串转换为日期时出错

Question

我正在努力更改 dataframe 的日期格式。我收到以下错误：

ValueError：组装映射至少需要指定 [year, month, day]：缺少 [day,month,year]

那是我的代码，

price_spx = spx.history(start="2010-01-01", end="2019-07-16")

components = pd.read_html('https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_S%26P_500_companies')
spx_tickers = components[0]
spx_changes = components[1]

pd.to_datetime(spx_changes['Date'],format='%B %d, %Y')

谢谢你的帮助：） ！

Answer 1

如果仔细查看spx_changes的样子，您会发现您有一个多级列索引（列名是元组）：

spx_changes.info()
#<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
#RangeIndex: 297 entries, 0 to 296
#Data columns (total 6 columns):
# #   Column               Non-Null Count  Dtype 
#---  ------               --------------  ----- 
# 0   (Date, Date)         297 non-null    object
# 1   (Added, Ticker)      291 non-null    object
# 2   (Added, Security)    291 non-null    object
# 3   (Removed, Ticker)    285 non-null    object
# 4   (Removed, Security)  285 non-null    object
# 5   (Reason, Reason)     297 non-null    object
#dtypes: object(6)
#memory usage: 14.0+ KB

因此， spx_changes['Date']返回 DataFrame，因为只给出了一个级别。 pd.to_datetime()需要一系列值，而不是整个 DataFrame （实际上就像您编写pd.to_datetime(spx_changes, format="%B %d, %Y") ）：

pd.to_datetime(spx_changes['Date', 'Date'], format='%B %D, %Y')