Преобразование типа столбца DataFrame из строки в дату и время

Самый простой способ – to_datetime :

 df['col'] = pd.to_datetime(df['col']) 

Он также предлагает аргумент dayfirst в dayfirst раз для европейских времен (но будьте осторожны, это не является строгим ).

Здесь он находится в действии:

 In [11]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005'])) Out[11]: 0 2005-05-23 00:00:00 dtype: datetime64[ns] 

Вы можете передать определенный формат :

 In [12]: pd.to_datetime(pd.Series(['05/23/2005']), format="%m/%d/%Y") Out[12]: 0 2005-05-23 dtype: datetime64[ns] 

Если ваш столбец даты является строкой формата '2017-01-01', вы можете использовать pandas astype для преобразования его в datetime.

df['date'] = df['date'].astype('datetime64[ns]')

или используйте datetime64 [D], если вы хотите, чтобы точность дня, а не наносекунды

print(type(df_launath['date'].iloc[0]))

доходность

<class 'pandas._libs.tslib.Timestamp'> то же самое, что и при использовании pandas.to_datetime

Вы можете попробовать его с другими форматами, тогда «% Y-% m-% d», но по крайней мере это работает.