2つのデータフレームのPandas to_datetime、同じ日付フォーマットが必要

Question

Pandasで同じ日付フォーマットの2つの異なるデータフレームを作成したいし、元のCSVファイルには2つの異なる日付フォーマットがあります。これらのデータフレームを同じ日付形式で取得するには、to_datetime関数で何を使用する必要がありますか？

#DF1 (year, month day, time) 

Date      Event 
2017, February 03, 09:30 (United States) Unemployment Rate 
2017, February 03, 09:30 (United States) Nonfarm Payrolls 
2017, February 03, 11:00 (United States) ISM Non-Manufacturing PMI 


#DF2 (day.month.year time) 

Local time    Open High Low  Close 
03.02.2017 08:30:00.000 1.07363 1.0775 1.07134 1.0762 
03.02.2017 08:35:00.000 1.07626 1.07669 1.07324 1.07375 
03.02.2017 08:40:00.000 1.07372 1.07585 1.0736 1.0758 
03.02.2017 08:45:00.000 1.0758 1.07626 1.07481 1.07487 
03.02.2017 08:50:00.000 1.07488 1.07519 1.0745 1.07515 
03.02.2017 08:55:00.000 1.07518 1.07573 1.07478 1.07562 
03.02.2017 09:00:00.000 1.07561 1.07729 1.07559 1.07694 
03.02.2017 09:05:00.000 1.07693 1.07784 1.07687 1.07757 
03.02.2017 09:10:00.000 1.07756 1.07825 1.07669 1.07688 

Answer 1

ので、私たちがいることを知っている、と私はこの答えを更新することができ、これは、あなたと同じ日時書式を与えるだろうが、あなたは、あなたがそれらをしたい正確にどのような形式を指定しないでください。

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({'dates':['2017, February 03, 09:30','2017, February 03, 09:45']}) 
df2 = pd.DataFrame({'dates':['03.02.2017 08:30:00.00', '03.02.2017 08:35:00.000']}) 

df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates']) 
df2['dates'] = pd.to_datetime(df2['dates']) 

Answer 2

私は最初に2番目のデータフレームから最後の3つの0を削除する必要があると思います。そして、データフレームに必要な日付のいずれかの日付の書式を追加します。以下のコードを参照してください：

df = pd.DataFrame({'dates':['2017, February 03, 09:30','2017, February 03, 09:45']}) 
df2 = pd.DataFrame({'dates':['03.02.2017 08:30:00.000', '03.02.2017 08:35:00.000']}) 
df2['dates'] = df2['dates'].astype(str).str[:-4].astype(str) 
df["dates"] = pd.to_datetime(df["dates"]) 
df2["dates"] = pd.to_datetime(df2["dates"],format='%d.%m.%Y %H:%M:%S') 

出力：

>>>df 
      dates 
0 2017-02-03 09:30:00 
1 2017-02-03 09:45:00 
>>>df2 
      dates 
0 2017-02-03 08:30:00 
1 2017-02-03 08:35:00