Python Pandas整数YYYYMMDD到日期时间

Question

事先为此表示歉意，但是经过两个小时的搜索和尝试，我在这里找不到正确的答案。我有一个数据框，通过pandas iosql.read_frame（）填充。已证明对我来说太多了dtype
int64。整数的格式为YYYYMMDD。例如20070530-2007年5月30日。我尝试了多种方法，最明显的是；

pd.to_datetime(dt['Date']) 和 pd.to_datetime(str(dt['Date']))

在不同参数的功能上有多种变化。

结果充其量是将日期解释为时间。日期设置为1970-01-01-根据上述示例的结果1970-01-01 00:00:00.020070530

我还尝试了.map()在模拟帖子中找到的各种功能。

我注意到根据np.date_range()可以解释format的字符串值YYYYMMDD，但这是我所看到的最接近的解决方案。

如果有人有答案，我将非常感激！

编辑：鉴于Ed Chum的回答，问题很可能与编码有关。rep()在dataFrame的子集上产生：

OrdNo LstInvDt \ n0
9 20070620 \ n1
11 20070830 \ n2
19 20070719 \ n3
21 20070719 \ n4
23 20070719 \ n5
26 20070911 \ n7
29 20070918 \ n8
31 0070816 \ n9
34 20070925 \ n10

这是LstInvDtdtype int64的时间。

Answer 1

to_datetime 接受格式字符串：

In [92]:

t = 20070530
pd.to_datetime(str(t), format='%Y%m%d')
Out[92]:
Timestamp('2007-05-30 00:00:00')

例：

In [94]:

t = 20070530
df = pd.DataFrame({'date':[t]*10})
df
Out[94]:
       date
0  20070530
1  20070530
2  20070530
3  20070530
4  20070530
5  20070530
6  20070530
7  20070530
8  20070530
9  20070530
In [98]:

df['DateTime'] = df['date'].apply(lambda x: pd.to_datetime(str(x), format='%Y%m%d'))
df
Out[98]:
       date   DateTime
0  20070530 2007-05-30
1  20070530 2007-05-30
2  20070530 2007-05-30
3  20070530 2007-05-30
4  20070530 2007-05-30
5  20070530 2007-05-30
6  20070530 2007-05-30
7  20070530 2007-05-30
8  20070530 2007-05-30
9  20070530 2007-05-30
In [99]:

df.dtypes
Out[99]:
date                 int64
DateTime    datetime64[ns]
dtype: object

编辑

实际上，将类型转换为字符串然后将整个系列转换为日期时间要快得多，而不是对每个值调用apply：

In [102]:

df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['date'].astype(str), format='%Y%m%d')
df
Out[102]:
       date   DateTime
0  20070530 2007-05-30
1  20070530 2007-05-30
2  20070530 2007-05-30
3  20070530 2007-05-30
4  20070530 2007-05-30
5  20070530 2007-05-30
6  20070530 2007-05-30
7  20070530 2007-05-30
8  20070530 2007-05-30
9  20070530 2007-05-30

时机

In [104]:

%timeit df['date'].apply(lambda x: pd.to_datetime(str(x), format='%Y%m%d'))

100 loops, best of 3: 2.55 ms per loop
In [105]:

%timeit pd.to_datetime(df['date'].astype(str), format='%Y%m%d')
1000 loops, best of 3: 396 µs per loop