我有一个 csv 文档，下面是一个例子：
oci,citing,cited,creation,timespan,journal_sc,author_sc
0200100000236252421370109080537010700020300040001-020010000073609070863016304060103630305070563074902,"10.1002/pol.1985.170230401","10.1007/978-1-4613-3575-7_2",1985-04,P2Y,no,no
有 2 列，代表日期，我想将列类型从字符串更改为datetime格式。
列creation（字符串）是创建日期，除了未指定之外，还可以用三种形式表示：
列timespan（字符串）：根据形式表示PnYnMnD，其中P是开始表达式nY的字面值Y，nM是年数后跟一个字面量M，nD是月数后跟一个字面量，是天数后跟一个文字D，其中任何这些数字和相应的指示符如果等于 0 则可能不存在P。在 之前可能会出现一个减号以表示负持续时间。
我正在尝试datetime使用pd.to_datetime()函数将列类型从字符串更改为格式：
def do_process(f_path):
global my_ocan
my_ocan = pd.read_csv(f_path, names=['oci', 'citing', 'cited', 'creation', 'timespan', 'journal_sc', 'author_sc'], parse_dates = ['creation', 'timespan'])
my_ocan['timespan'] = pd.to_datetime(my_ocan['timespan'], format='%Y%m%d', errors='ignore', yearfirst=True)
my_ocan['creation'] = pd.to_datetime(my_ocan['creation'], format='%Y%m%d', errors='ignore', yearfirst=True)
#print(my_ocan['citing'])
print(my_ocan.info())
return my_ocan
执行时，print(my_ocan.info())我得到 '214 non-null object' 而不是datetime. 我错过了什么？有什么问题？
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 214 entries, 0 to 213
Data columns (total 7 columns):
oci 214 non-null object
citing 214 non-null object
cited 214 non-null object
creation 214 non-null object
timespan 214 non-null object
journal_sc 214 non-null object
author_sc 214 non-null object
dtypes: object(7)
谢谢你们，祝你们度过愉快的一天:)
您的代码中有几个问题需要解决。
首先，请注意，在您的.csv文件中，第一列是：
oci,citing,cited,creation,timespan,journal_sc,author_sc
因此，当您使用pd.read_csv数据框的第一行构建数据库时，将是.csv文件的第一行。你最终的数据框是：
oci ... author_sc
0 oci ... author_sc
1 0200100000236252421370109080537010700020300040... ... no
代替 ：
[2 rows x 7 columns]
oci ... author_sc
1 0200100000236252421370109080537010700020300040... ... no
我不认为你想要那个。
您还可以抑制pd.to_datetime不好的错误。删除 后errors='ignore'，您会注意到转换为datetime失败，因为输入与'%Y%m%d'格式不匹配。
当然不是，因为您的creation专栏是：
0 creation
1 1985-04
第一行是"creation"不匹配的'%Y%m%d'。
其次，日期格式应该是'%Y-%m-%d'，因为日期是 YYYY-MM-DD 格式而不是 YYYYMMDD。（小心，因为例如，当您的格式中有天而输入没有时，日期会添加一天）。
第三，这些timespan值不是日期，它们是句号（如果我没记错的话是 Java 句号），所以pd.to_datetime对它们使用是行不通的。我还没有找到可以为您进行转换的 Python 函数，因此您可能必须以一种很好的旧字符串解析方式自己完成这项工作，或者深入挖掘 Python 库。
第四，正如文档所说，pd.to_datetime已被弃用，因此您最好远离并使用例如datetime.strptime它做的非常相似的工作。
最后，这是您的代码的工作版本：
def do_process(f_path):
global my_ocan
my_ocan = pd.read_csv(f_path, names=['oci', 'citing', 'cited', 'creation', 'timespan', 'journal_sc', 'author_sc'], parse_dates = ['creation', 'timespan'])
my_ocan = my_ocan.iloc[1:] # to remove the first row
my_ocan['creation'] = pd.to_datetime(my_ocan['creation'], format="%Y-%m-%d", yearfirst=True)
# Period parsing on my_ocan['timespan']
print(my_ocan.info())
return my_ocan
哪些输出：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1 entries, 1 to 1
Data columns (total 7 columns):
oci 1 non-null object
citing 1 non-null object
cited 1 non-null object
creation 1 non-null datetime64[ns]
timespan 1 non-null object
journal_sc 1 non-null object
author_sc 1 non-null object
dtypes: datetime64[ns](1), object(6)
通知creation是datetime64[ns]现在的类型。
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