我正在导入一个包含20个变量和1500条记录的csv。有5个日期列采用英国日期格式dd/mm/yyyy，并以.str导入我需要能够区分一个日期和另一个日期。这是医院的住院时间，我需要从住院日期中减去出院日期来计算住院时间。我遇到了很多问题。为了说明，我使用了两列。
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import.csv
df = pd.read_csv("/Users........csv", usecols = ['ADMIDATE', 'DISDATE'])
df
ADMIDATE DISDATE
0 04/02/2018 07/02/2018
1 25/07/2017 1801-01-01
2 28/06/2017 01/07/2017
3 22/06/2017 1801-01-01
4 11/12/2017 15/12/2017
... ... ...
1503 25/01/2019 27/01/2019
1504 31/08/2018 1801-01-01
1505 20/09/2018 05/11/2018
1506 28/09/2018 1801-01-01
1507 21/02/2019 24/02/2019
1508 rows × 2 columns
我删除了大约100条DISDATE为1801-01-01的记录，这些可能是收集数据时仍在医院的患者的不良数据。为了将日期转换为日期时间，我使用了.astype('datetime64[ns](这是因为我不知道如何在多列上使用pd.to_datetime。
df[['ADMIDATE', 'DISDATE']] = df[['ADMIDATE', 'DISDATE']].astype('datetime64[ns]')
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1399 entries, 0 to 1398
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Unnamed: 0 1399 non-null int64
1 ADMIDATE 1399 non-null datetime64[ns]
2 DISDATE 1391 non-null datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](2), int64(1)
memory usage: 32.9 KB
因此，这种转变似乎奏效了。但是，在检查数据时，ADMIDATE变为yyyy-mm-dd，DISDATE变为yyyy-dd-mm。
df.head(20)
Unnamed: 0 ADMIDATE DISDATE
0 0 2018-04-02 2018-07-02
1 2 2017-06-28 2017-01-07
2 4 2017-11-12 2017-12-15
3 5 2017-09-04 2017-12-04
4 6 2017-05-30 2017-01-06
5 7 2017-02-08 2017-07-08
6 8 2017-11-17 2017-11-18
7 9 2018-03-14 2018-03-20
8 10 2017-04-26 2017-03-05
9 11 2017-05-16 2017-05-17
10 12 2018-01-17 2018-01-19
11 13 2017-12-18 2017-12-20
12 14 2017-02-10 2017-04-10
13 16 2017-03-30 2017-07-04
14 17 2017-01-12 2017-12-18
15 18 2017-12-07 2017-07-14
16 19 2017-05-04 2017-08-04
17 20 2017-10-30 2017-01-11
18 21 2017-06-19 2017-06-22
19 22 2017-04-05 2017-08-05
因此，当我从DISDATE中减去ADMIDATE时，我会得到负值。
df['DISDATE'] - df['ADMIDATE']
0 91 days
1 -172 days
2 33 days
3 91 days
4 -144 days
...
1394 188 days
1395 -291 days
1396 2 days
1397 -132 days
1398 3 days
Length: 1399, dtype: timedelta64[ns]
我想要一个适用于我所有日期列的方法，保持英国格式，并允许我对日期字段进行基本操作。
在@codedifferent的建议之后，这在下似乎非常明智
for col in df.columns:
df[col] = pd.to_datetime(df[col], dayfirst=True, errors='coerce')
尽管dayfirst=True，但格式保持不变。
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 1399 entries, 0 to 1398
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 Unnamed: 0 1399 non-null datetime64[ns]
1 ADMIDATE 1399 non-null datetime64[ns]
2 DISDATE 1391 non-null datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](3)
memory usage: 32.9 KB
df.head()
Unnamed: 0 ADMIDATE DISDATE
0 1970-01-01 00:00:00.000000000 2018-04-02 2018-07-02
1 1970-01-01 00:00:00.000000002 2017-06-28 2017-01-07
2 1970-01-01 00:00:00.000000004 2017-11-12 2017-12-15
3 1970-01-01 00:00:00.000000005 2017-09-04 2017-12-04
4 1970-01-01 00:00:00.000000006 2017-05-30 2017-01-06
我也试过format='%d%m%Y'，今年仍然是第一年。datetime.strptime有什么好处吗？。
只需告诉pandas.to_datetime使用特定且适当的格式，例如：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'ADMIDATE': ['04/02/2018', '25/07/2017',
'28/06/2017', '22/06/2017', '11/12/2017'],
'DISDATE': ['07/02/2018', '1801-01-01',
'01/07/2017', '1801-01-01', '15/12/2017']}).replace({'1801-01-01': np.datetime64('NaT')})
for col in ['ADMIDATE', 'DISDATE']:
df[col] = pd.to_datetime(df[col], format='%d/%m/%Y')
# df
# ADMIDATE DISDATE
# 0 2018-02-04 2018-02-07
# 1 2017-07-25 NaT
# 2 2017-06-28 2017-07-01
# 3 2017-06-22 NaT
# 4 2017-12-11 2017-12-15
# Column Non-Null Count Dtype
# --- ------ -------------- -----
# 0 ADMIDATE 5 non-null datetime64[ns]
# 1 DISDATE 3 non-null datetime64[ns]
# dtypes: datetime64[ns](2)
注意：将'1801-01-01'替换为np.datetime64('NaT')，这样在调用pd.to_datetime时就不必忽略错误。
to_datetime是您想要的函数。它不支持多列，所以您只需在列上逐个循环。字符串是英国格式(第一天(，所以你只需告诉to_datetime：
df = pd.read_csv('/path/to/file.csv', usecols = ['ADMIDATE','DISDATE']).replace({'1801-01-01': pd.NA})
for col in df.columns:
df[col] = pd.to_datetime(df[col], dayfirst=True, errors='coerce')
astype('datetime64[ns]')对于您所需要的内容过于灵活。