PYTHON

convert column in pandas to datetime

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])

convert date time to date pandas

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column']).dt.date

pandas datetime to date

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['datetime_column']).dt.date

pandas dataframe column to datetime

# convert the 'Date' column to datetime format
df['Date']= pd.to_datetime(df['Date'])
 
# Check the format of 'Date' column
df.info()

pandas convert series of datetime to date

df['date_only'] = df['date_time_column'].dt.date

pandas convert column to datetime

df['col'] = pd.to_datetime(df['col'])

python pandas column to date

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], utc=True, errors='coerce')

convert datetime to date pandas

[dt.to_datetime().date() for dt in df.dates]

pandas to python datetime

pd.Timestamp('2014-01-23 00:00:00', tz=None).to_pydatetime()

python pandas column to date

df = pd.DataFrame({'date':['31DEC2002','31 December 2015 00:00:00.000 GMT','.']})

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], utc=True, errors='coerce')
print (df)
                       date
0 2002-12-31 00:00:00+00:00
1 2015-12-31 00:00:00+00:00
2                       NaT

converting a panda column to a datetime()

df = pd.DataFrame({'year': [2015, 2016],
                   'month': [2, 3],
                   'day': [4, 5]})
pd.to_datetime(df)
0   2015-02-04
1   2016-03-05
dtype: datetime64[ns]

pandas integer to date

pd.to_datetime(old_df['oldDate'], format='%b %d, %Y')