Некоторые основные проблемы, которые могут возникнуть при работе с датами в Pandas:

• Даты представлены в виде строки. 1 Из-за этого нельзя корректно произвести их сортировку и построить визуализацию. 1 Чтобы исправить проблему, при импорте CSV-файла нужно передать в функцию readcsv() аргумент «parsedates» с именем столбца, содержащего даты. 1
• Даты преобразовались в формат «гггг-дд-мм». 1 Чтобы привести их в формат «гггг-мм-дд», при импорте нужно дополнительно передать аргумент «dayfirst» со значением «True». 1
• Дата в датасете написана в произвольном порядке. 1 В таком случае передача параметра «parsedates» будет недостаточной для преобразования в тип «datetime64[ns]». 1 Для решения проблемы можно использовать модуль datetime и лямда-функции: написать собственный синтаксический анализатор и передать его при импорте данных через параметр «dateparser». 1
• Неоднозначные даты. 3 Например, когда невозможно определить, в формате первого дня (dd-mm) или в формате первого месяца (mm-dd) указана дата. 3 Чтобы решить проблему, при импорте нужно использовать аргументы dayfirst и yearfirst или явно указать свои форматы дат с помощью функции to_datetime(). 3