python - 避免 Pandas 中 pd.to_datetime 的错误

Question

我有一个超过 1 亿行的巨大数据框。因为我有一个日期列，不幸的是有不正确的格式(混合)日期字符串。

现在我确实通过以下方式将其转换为日期时间:

df['TRX_DATE'] = pd.to_datetime(df['TRX_DATE'],coerce=True)
# without any error
# Now i want to calculate week day from that date columns
df['day_type'] = [x.strftime('%A') for x in d['TRX_DATE']]
###ValueError: month out of range

如果是单个字段，我可以使用 dateutil 解析器进行管理。但在这种情况下，我不知道该如何处理。

只是感兴趣，如果周转换线可以有类似如果任何超出范围的东西设置默认值......

有想法，但作为新手。没有那么多经验来做那件事。

如果有人能给出一个代码行来处理这个问题，那将是非常有帮助的。

Answer 1

我想你可以解析 to_datetime使用参数 errors='coerce' 然后使用 strftime用于转换为 weekday as locale’s full name :

print df
              TRX_DATE  some value
0  2010-08-15 13:00:00      27.065
1  2010-08-16 13:10:00      25.610
2  2010-08-17 02:30:00      17.000
3  2010-06-18 02:40:00      17.015
4  2010-18-19 02:50:00      16.910

df['TRX_DATE'] = pd.to_datetime(df['TRX_DATE'],errors='coerce')

df['day_type'] = df['TRX_DATE'].dt.strftime('%A')
print df
             TRX_DATE  some value day_type
0 2010-08-15 13:00:00      27.065   Sunday
1 2010-08-16 13:10:00      25.610   Monday
2 2010-08-17 02:30:00      17.000  Tuesday
3 2010-06-18 02:40:00      17.015   Friday
4                 NaT      16.910      NaT