pd.Seriesをdatetimeに変換する方法は？

Question

マイENV：python3.6_x64、パンダ0.17.0、numpyの1.12.0

コード：

>>> import pandas as pd 
>>> import numpy as np 
>>> df_date = pd.Series(['2017-3-1','2017-3-2']) 
>>> df_date 
0 2017-3-1 
1 2017-3-2 
>>> pd.to_datetime(df_date) 

エラー：

ValueError: Error parsing datetime string "2017-3-1" at position 5 
... 
SystemError: <class 'str'> returned a result with an error set 

Answer 1

これはknown issueにたくさん見えますin pandasPython 3.6pandas version 0.19.2

で固定されています

In [12]: pd.Timestamp('invalid') 
--------------------------------------------------------------------------- 
ValueError        Traceback (most recent call last) 
ValueError: Error parsing datetime string "invalid" at position 0 

The above exception was the direct cause of the following exception: 

SystemError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-12-91abde127db1> in <module>() 
----> 1 pd.Timestamp('invalid') 
pandas/tslib.pyx in pandas.tslib.Timestamp.__new__ (pandas/tslib.c:9932)() 
pandas/tslib.pyx in pandas.tslib.convert_to_tsobject (pandas/tslib.c:25231)() 
pandas/tslib.pyx in pandas.tslib.convert_str_to_tsobject (pandas/tslib.c:26851)() 
pandas/src/datetime.pxd in datetime._string_to_dts (pandas/tslib.c:87106)() 
SystemError: <class 'str'> returned a result with an error set 

Answer 2

日付時刻の列が必要な場合は、pandas Seriesオブジェクトを単純なDataFrameオブジェクトに変換して列をdatetimeに変換することを検討してください。

Answer 3

マイENV：私は同じコードを働いたがエラーを持っていない

パンダ（0.18.1）、numpyの（1.12.1）、Pythonの3.6.1（デフォルト、2017年4月18日、午前1時19分53秒） 。 このような私の出力：

>>> import pandas as pd 
>>> import numpy as np 
>>> df_date = pd.Series(['2017-3-1','2017-3-2']) 
>>> pd.to_datetime(df_date) 
0 2017-03-01 
1 2017-03-02 
dtype: datetime64[ns]