Вы можете использовать pandas.to_datetime()
, как рекомендовано в документации для pandas.read_csv()
:
Если столбец или индекс содержит непроверяемая дата, весь столбец или индекс будут возвращены без изменений как тип данных объекта. Для нестандартного синтаксиса datetime используйте
pd.to_datetime
послеpd.read_csv
.Демо:
>>> D = {'date': '2013-6-4'} >>> df = pd.DataFrame(D, index=[0]) >>> df date 0 2013-6-4 >>> df.dtypes date object dtype: object >>> df['date'] = pd.to_datetime(df.date, format='%Y-%m-%d') >>> df date 0 2013-06-04 >>> df.dtypes date datetime64[ns] dtype: object
Таким образом, вам нужно действие в вашей форме - то есть сценарий, чтобы указать его для обработки формы (может быть тот же сценарий). В идеале вы также хотите настроить метод публикации так, чтобы данные не отображались в URL, тогда вам нужно очистить данные, подключиться к базе данных и выполнить запрос.
Это должно помочь вам получить правильное представление