为什么Pandas停止解析mm/dd/yyyy日期格式？

Question

熊猫过去常常在索引和切片中解析datetime字符串以使人信服，然而，它似乎不再将mm/dd/yyyy解析为一种日期格式。

下面的代码示例都返回一个error parsing datetime string

案例1：

import pandas as pd
#to_datetime method
pd.to_datetime(['05/05/2017', '11/13/2017'])

案例2：

#date_range
longer_ts = pd.Series(np.random.randn(1000),
                      index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))

案例3：

#Slicing a Series
from datetime import datetime
dates = [datetime(2011, 1, 2), datetime(2011, 1, 5)]
ts = pd.Series(np.random.randn(2), index=dates)
ts['01/05/2011']

我知道我可以使用yyyy-mm-dd，甚至可以使用来自dateutil.parser的parse()。

顺便说一句，韦斯McKinney在他的“潘达斯”一书中多次使用这种日期格式。

他们为什么不支持它？

Answer 1

从to_datetime的文档中可以看到有一个论点：

格式:字符串，默认无。要解析时间的strftime，例如“%d/%m/%Y”，请注意“%f”将一直解析到纳秒。

这很好，例如：

>>> pd.to_datetime(['05/05/2017', '11/13/2017'], format='%m/%d/%Y')
DatetimeIndex(['2017-05-05', '2017-11-13'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

请注意，您在'11/ 13/2017'中有额外的空间。

请注意，您还可以将它与date_range一起使用：

pd.date_range(pd.to_datetime('05/03/2017'), periods=200)