Python Pandas datetime и multiindex issue

Question

У меня есть скрипт Python. После выполнения различных команд для импорта, транспонировать и обрабатывать данные из файла CSV, я в конечном итоге с dataframe, который выглядит следующим образом:

 PV   PV 
Date 30/11/2016 01/12/2016 
00:30 4   4 
01:00 5   1 
01:30 6   7 
etc 

То, что я хочу сейчас, чтобы удалить столбец для 30/11/2016, оставив только данные за 01/12/2016. Это код, у меня есть:

# create MultiIndex.from_arrays from first row of DataFrame first, then remove first row 
# by df.iloc 
df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([df.columns, pd.to_datetime(df.iloc[0])]) 
df = df.iloc[1:] 

# get today's date minus 60 mins. the minus 60 mins will account for the fact that the 
# very last half hourly data slot is produced at the beginning of the next day 
date = dt.datetime.today() - dt.timedelta(minutes=60) 

# convert to correct format: 
date = date.strftime("%d-%m-%Y") 

# Use indexslice to remove unwanted date columns i.e. none that are not for today's 
# date 
idx = pd.IndexSlice 
df = df.loc[:,idx[:,[date]]] 

# drop the second level of the multiindex, which is the level containing the date, which 
# is no longer required 
df.columns = df.columns.droplevel(1) 

Это было прекрасно работать в целом ноября до сегодняшнего дня, 1 декабря, когда он начал бросать вверх ошибки. То, что я проследил его первый раздел кода, т.е.:

# create MultiIndex.from_arrays from first row of DataFrame first, then remove first row 
# by df.iloc 
df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([df.columns, pd.to_datetime(df.iloc[0])]) 

Выход из которых:

 PV   
Date 2016-11-30 2016-01-12 
Date 30/11/2016 01/12/2016 
00:30 4   4 
01:00 5   1 
01:30 6   7 
etc 

Проблема заключается в первом наборе дат, показанных выше, первый из который составляет 2016-11-30, поэтому YMD, второй - 2016-01-12, поэтому YDM. Почему формат даты отличается? Как я буду держать их обоих как Y-M-D?

Answer 1

Это работает:

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([df.columns, pd.to_datetime(df.iloc[0], format='%d/%m/%Y')])