Respuestas:
La forma más fácil es usar to_datetime
:
df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])
También ofrece un dayfirst
argumento para los tiempos europeos (pero cuidado, esto no es estricto ).
Aquí está en acción:
In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']))
Out[11]:
0 2005-05-23 00:00:00
dtype: datetime64[ns]
Puedes pasar un formato específico :
In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y")
Out[12]:
0 2005-05-23
dtype: datetime64[ns]
DatetimeIndex(df['col']).to_pydatetime()
debería funcionar.
SettingWithCopyWarning
da suficiente material
Si su columna de fecha es una cadena con el formato '2017-01-01', puede usar pandas astype para convertirla en datetime.
df['date'] = df['date'].astype('datetime64[ns]')
o use datetime64 [D] si desea precisión de día y no nanosegundos
print(type(df_launath['date'].iloc[0]))
rendimientos
<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'>
lo mismo que cuando usas pandas.to_datetime
Puede probarlo con otros formatos y luego '% Y-% m-% d' pero al menos esto funciona.
Puede usar lo siguiente si desea especificar formatos complicados:
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'], format='%d/%m/%Y')
Más detalles format
aquí:
Si tiene una combinación de formatos en su fecha, no se olvide de configurar infer_datetime_format=True
para facilitar la vida
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)
Fuente: pd.to_datetime
o si quieres un enfoque personalizado:
def autoconvert_datetime(value):
formats = ['%m/%d/%Y', '%m-%d-%y'] # formats to try
result_format = '%d-%m-%Y' # output format
for dt_format in formats:
try:
dt_obj = datetime.strptime(value, dt_format)
return dt_obj.strftime(result_format)
except Exception as e: # throws exception when format doesn't match
pass
return value # let it be if it doesn't match
df['date'] = df['date'].apply(autoconvert_datetime)