pythonでの型変換

Question

02.01.2013のような形で日時を表す値（str型）があります。
日.月.年の形でならんでいるのですが、これをpd.to_datetimeでシンプルに型変換してもうまくいきません。
2013-02-01のような形になり、日と月がひっくり返ってしまいます。
おそらく、ドットで区切る書式をサポートしていないからだと思いますが、この形を簡単にtimestamp型に変換する方法はないでしょうか。

Answer 1

書式を明示的に指定してあげてください。

format : string, default None
strftime to parse time, eg “%d/%m/%Y”, note that “%f” will parse all the way up to nanoseconds. See strftime documentation for more information on choices: https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-behavior

pandas.to_datetime — pandas 0.25.3 documentation

>>> import pandas as pd
>>> ser = pd.Series(["02.01.2013", "05.01.2014"])
>>> pd.to_datetime(ser, format="%d.%m.%Y")
0   2013-01-02
1   2014-01-05
dtype: datetime64[ns]

pd.to_datetimeを使っているということなのでとりあえずはそれで回答していますが、標準のdatetimeモジュールでもstrptimeを用いて同様のことが出来ます。

Answer 2

to_datetimeで、formatを指定してあげれば、自分の任意の数字を年/月/日を指定できます。

おそらく、ドットで区切る書式をサポートしていないから

ではなく、「日.月.年」の形をpandas側が「月.日.年」の形式で読み込んだためです。
to_datetimeは日付を表した文字列を、いいようにに解釈してくれますが、
「日.月.年」でも「月.日.年」でも解釈できる場合は、後者を優先させるのではないでしょうか。

import pandas as pd

print(pd.to_datetime('02.01.2013', format='%d.%m.%Y'))
# 2013-01-02 00:00:00

# 2019年1月31日の場合は、「月.日.年」でも「日.月.年」でも正しく判断される
print(pd.to_datetime('01.31.2019'))
print(pd.to_datetime('31.01.2019'))
print(pd.to_datetime('2019.01.31'))
# 2019-01-31 00:00:00