如何使两个不同的日期格式在单列中唯一？
我不了解其中的一栏，但是同一栏中有两种不同的格式。
df['Date'] = [6/24/2019,6/14/2019,2019-09-06 00:00:00,6/14/2019,6/14/2019]
我想对其进行进一步处理，所以我希望以单一格式进行处理。
df['Date'] = [6/24/2019,6/14/2019,9/06/2019,6/14/2019,6/14/2019]
我已经尝试过这样的事情
data['New_date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format = '%m/%d/%Y')
但这给了我这个错误
ValueError：时间数据6/24/2019与指定的格式不匹配
问题答案：
使用to_datetime两种格式和errors='coerce'用于NaT如果没有被其他的匹配和替换缺失值Series的Series.combine_first或Series.fillna他们，最后转换为由字符串Series.dt.strftime：
s1 = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y-%d-%m %H:%M:%S', errors='coerce')
s2 = pd.to_datetime(data['Date'], format = '%m/%d/%Y', errors='coerce')
#2 possible solutions
data['new'] = s1.fillna(s2).dt.strftime('%m/%d/%Y')
data['new'] = s1.combine_first(s2).dt.strftime('%m/%d/%Y')
print (data)
Date new
0 6/24/2019 06/24/2019
1 6/14/2019 06/14/2019
2 2019-09-06 00:00:00 06/09/2019
3 6/14/2019 06/14/2019
4 6/14/2019 06/14/2019
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