Функция to_datetime

Функция to_datetime преобразует переданные данные в объекты типа datetime. Она принимает на вход строки, числа, списки или серии и возвращает объект DatetimeIndex или серию с датами. Важнейшие параметры функции: arg - данные для преобразования, format - строка формата для парсинга, и errors - поведение при ошибках ('raise', 'coerce', 'ignore').

Синтаксис

pd.to_datetime(
	arg,
	errors='raise',
	format=None,
	...
)

Пример

Преобразуем строку с датой в объект datetime:

import pandas as pd

res = pd.to_datetime('2026-09-09')
print(res)

Результат выполнения кода:

2026-09-09 00:00:00

Пример

Преобразуем список строк с датами в серию:

import pandas as pd

ser = pd.Series(['2026-01-01', '2026-02-01', '2026-03-01'])
res = pd.to_datetime(ser)
print(res)

Результат выполнения кода:

0   2026-01-01
1   2026-02-01
2   2026-03-01
dtype: datetime64[ns]

Пример

Укажем формат даты для правильного парсинга:

import pandas as pd

res = pd.to_datetime('09/09/2026', format='%d/%m/%Y')
print(res)

Результат выполнения кода:

2026-09-09 00:00:00

Пример

Обработаем ошибку парсинга с параметром errors:

import pandas as pd

ser = pd.Series(['2026-01-01', 'invalid_date', '2026-03-01'])
res = pd.to_datetime(ser, errors='coerce')
print(res)

Результат выполнения кода:

0   2026-01-01
1		  NaT
2   2026-03-01
dtype: datetime64[ns]

Пример

Преобразуем строку с временем в объект datetime:

import pandas as pd

res = pd.to_datetime('2026-09-09 15:30:45')
print(res)

Результат выполнения кода:

2026-09-09 15:30:45

Смотрите также

функция to_timedelta,
которая преобразует данные в временные интервалы
функция date_range,
которая генерирует последовательность дат
функция bdate_range,
которая генерирует рабочие даты
функция period_range,
которая генерирует последовательность периодов