将"Wed May 27 07:13:23 EDT 2020“格式中的pandas dataframe列转换为日期时间

要将"Wed May 27 07:13:23 EDT 2020"格式的字符串转换为日期时间对象，并在Pandas DataFrame中使用，你可以使用pd.to_datetime函数。这个函数可以解析多种日期时间格式，并将其转换为Pandas的Timestamp对象。

以下是一个示例代码，展示如何在Pandas DataFrame中将指定列转换为日期时间格式：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame是这样的：
data = {
    'date_column': [
        "Wed May 27 07:13:23 EDT 2020",
        "Thu May 28 08:14:24 EDT 2020",
        # ... 其他日期
    ]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用pd.to_datetime转换'date_column'为日期时间格式
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], format='%a %b %d %H:%M:%S EDT %Y')

# 查看转换后的DataFrame
print(df)

在这个例子中，format参数指定了输入字符串的日期时间格式。%a代表星期几的缩写，%b代表月份的缩写，%d代表日，%H代表小时（24小时制），%M代表分钟，%S代表秒，EDT是时区缩写，%Y代表四位数的年份。

如果你不确定输入字符串的确切格式，或者它可能有多种格式，你可以省略format参数，让pd.to_datetime尝试自动检测格式：

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

但是，自动检测格式可能不如指定格式那样准确，特别是在处理多种格式或非标准格式时。

如果你在转换过程中遇到问题，比如某些值无法被解析，pd.to_datetime会返回一个NaT（Not a Time）值来代替无法解析的时间戳。你可以使用errors参数来控制这种行为，例如：

• errors='coerce'：将无法解析的值设置为NaT。
• errors='raise'：抛出一个异常。
• errors='ignore'：忽略无法解析的值，保留原始字符串。

例如：

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], errors='coerce')

这将确保即使某些值无法被转换为日期时间，DataFrame也不会出错，而是将这些值设置为NaT。

参考链接：

• Pandas to_datetime 文档