のpythonパンダ日時日時はよく

Question

私は方法の多くでこの問題を解決しようとした動作しませんが、それらのどれも働きました。

私はdatetimeにpandasシリーズを変換したいと思います。

私はいくつかの小さいながらも重要な部分を見逃していかもしれないと思います。

print test["order_date"][3] 
print type(test["order_date"][3]) 

test["order_date"] = pd.to_datetime(test["order_date"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S") 

##have also tried 
##test["order_date"] = pd.to_datetime(test["order_date"], infer_datetime_format=True) 
##test["order_date"] = test["order_date"].apply(pd.to_datetime) 
##all turn out to be the same result 

print test["order_date"][3] 
print type(test["order_date"][3]) 

結果は以下のようであることが判明：resultは1970-01-01

になった理由を

20150731000001 
<type 'numpy.int64'> 

1970-01-01 05:35:50.731000001 
<class 'pandas.tslib.Timestamp'> 

私は任意のより詳細な情報が必要な場合は、親切に私に知らせてください把握することはできません。

ありがとう！

Answer 1

間違った形式を指定しました。

ことは、これを試してみてください：

In [34]: pd.to_datetime(['20150731000001'], format="%Y%m%d%H%M%S") 
Out[34]: DatetimeIndex(['2015-07-31 00:00:01'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 

Answer 2

DTYPEがint64あるので、それはそれは、ナノ秒単位の値を前提としています：

In[51]: 
pd.to_datetime(20150731000001, unit='ns') 
Out[51]: Timestamp('1970-01-01 05:35:50.731000001') 

それが文字列だった場合、それを正しく構文解析することができるようになります。

In[54]: 
pd.to_datetime('20150731000001') 
Out[53]: Timestamp('2015-07-31 00:00:01') 

だから、あなたが明示的に（@ MaxUの答えのように）フォーマット文字列を渡すことができますまたはstrに列のDTYPEを変換し、これを渡す：

test["order_date"] = pd.to_datetime(test["order_date"].astype(str))