下面的代码为我工作，而不是前面的一个:

df['DOB']=pd.to_datetime(df['DOB'].astype(str), format='%m/%d/%Y')

与第一个答案相比，我建议首先使用dt.strftime()，然后使用pd.to_datetime()。通过这种方式，它仍然会产生datetime数据类型。

例如,

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'DOB': {0: '26/1/2016 ', 1: '26/1/2016 '})
print(df.dtypes)

df['DOB1'] = df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y')
print(df.dtypes)

df['DOB1'] = pd.to_datetime(df['DOB1'])
print(df.dtypes)

你可以试试这个。它会将日期格式转换为DD-MM-YYYY:

df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB'], dayfirst = True)

下面的代码为我工作，而不是前面的一个:

df['DOB']=pd.to_datetime(df['DOB'].astype(str), format='%m/%d/%Y')

下面是对我有用的代码。我们需要注意格式。下面的链接对于了解您现有的格式和更改为所需的格式(遵循strftime()和strptime()行为中的strftime()和strptime()格式代码)绝对有用:

data['date_new_format'] = pd.to_datetime(data['date_to_be_changed'] , format='%b-%y')

下面的代码更改为'datetime'类型，并在给定的格式字符串中格式化。

df['DOB'] = pd.to_datetime(df['DOB'].dt.strftime('%m/%d/%Y'))