在pandas中混合日期格式dd/mm/yyyy和d/m/y

我在列中有一个混合日期格式的数据框。其中一些格式为dd/mm/yyyy，其中一些格式为d/m/y。如何通过根据单元格的值应用适当的格式将列设置为日期时间？我从一个CSV文件中读取：在pandas中混合日期格式dd/mm/yyyy和d/m/y

DayofWeek,Date 
Friday,22/05/2015 
Friday,10/2/12 
Friday,10/10/14 
Friday,21/10/2011 
Friday,8/7/11

来源

2017-04-06 Roger.S

怎么是'pd.read_csv（ 'path_to_csv_file'，parse_dates = [1]，dayfirst = TRUE）'？或'pd.read_csv（'file_with_dates.csv'，parse_dates = ['Date']，dayfirst = True）'？ – Abdou

像明智的，如果该文件已被读取，您可以使用pandas datetime'pd.to_datetime（df.Date，dayfirst = True）' – johnchase

感谢这两种方法的工作。 –

df = pd.read_csv('dates.txt', parse_dates=['Date'], dayfirst=True) 
df.info() 

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 
RangeIndex: 5 entries, 0 to 4 
Data columns (total 2 columns): 
DayofWeek 5 non-null object 
Date   5 non-null datetime64[ns] 
dtypes: datetime64[ns](1), object(1) 
memory usage: 100.0+ bytes 

print(df) 

    DayofWeek  Date 
0 Friday 2015-05-22 
1 Friday 2012-02-10 
2 Friday 2014-10-10 
3 Friday 2011-10-21 
4 Friday 2011-07-08

来源

2017-04-06 05:06:52

在pandas中混合日期格式dd/mm/yyyy和d/m/y

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