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我必须解析一个xml文件,它以Excel样式提供日期时间; 例如:42580.3333333333.

Pandas是否提供了将该数字转换为常规datetime对象的方法？

我有一个带有日期列的数据框，它看起来像这样。有不止一个日期栏，例如结束日期、会计年度日期等。

Plan Start Date
8/16/2017 0:00
5/31/2017 0:00
5/31/2017 0:00
5/31/2017 0:00
5/31/2017 0:00
4/21/2016 0:00
2/25/2016 0:00
12/15/2016 0:00
12/15/2016 0:00
12/15/2016 0:00
42373
42373
42367
42367
42367
42367
42460
42460
42460
42460
42460
42759
42333

我正在尝试编写一个函数，它基本上将这些积分器更改为适当的日期格式，并将此列格式化为日期时间 [64]。此列格式是当前对象类型。

我写了下面的功能

def change_date_df(df):
    format_dates_df = [col for col in df.columns if 'Date' in col];
    for date in format_dates_df:
        df[date] = pd.to_datetime(df[date]).apply(lambda x: x.strftime('%d-%m-%y')if not pd.isnull(x) else '');
    return df;

它现在回馈一个

ValueError: mixed datetimes and integers in passed array

我猜这些数字没有被转换成日期。但我不知道我还能如何调整我的代码。

任何的想法？

亚当