pandas.to_datetime（）为列返回不同的dtypes

Question

我正在将表格从CSV读取到数据框bar，并且它具有以下列，即日期时间表示为字符串

time_cols = ['created_at', 'updated_at', 'gcreated_at', 'gupdated_at', 'deleted_at']

我用

更改为datetime

for x in time_cols:
    bar[x] = pd.to_datetime(bar[x])

然后我尝试做一些日期差异功能并遇到麻烦，所以我检查了每个列的dtype并找到了

for col in time_cols:
    print col + " " + str(bar[col].dtype) + "\n"


created_at datetime64[ns]

updated_at datetime64[ns]

gcreated_at object

gupdated_at object

deleted_at datetime64[ns]

关于s / o的另一个问题我也试过了

bar.convert_objects(convert_dates='coerce',convert_numeric=True)

但仍有不匹配的数据类型

如何将这些object dtypes强制转换为datetime64[ns]类型？

created_at  updated_at  gcreated_at gupdated_at
2014-03-26 12:13:34 2014-03-30 01:11:09 2015-07-09 18:40:04.0   2015-07-09 18:40:04.0
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