python - 如何在没有 pandas 中的 to_datetime 函数的情况下格式化列中的日期时间值？

Question

我有一个如下所示的数据框

df1_new = pd.DataFrame({'person_id': [1, 1, 3, 3, 5, 5],'obs_date': ['7/23/2377  12:00:00 AM', 'NA-NA-NA NA:NA:NA', 'NA-NA-NA NA:NA:NA', '7/27/2277  12:00:00 AM', '7/13/2077  12:00:00 AM', 'NA-NA-NA NA:NA:NA']})

我不想使用 pd.to_datetime 方法，因为它施加了年份限制(上限)。 OOB error here

下面是我尝试过的，但效果不佳，如下所示

yr = df1_new['obs_date'][0][5:9]
m = df1_new['obs_date'][0][2:4]
d = df1_new['obs_date'][0][0]
t = df1_new['obs_date'][0][11:19]
output = yr + "-" + m + "-" + d + " " + t

是否有任何其他有效且优雅的方法可以在不使用 pd.datetime 函数的情况下实现以下预期输出

更新截图

尝试/排除截图

Answer 1

将字符串转换为日期时间时应用try catch

import datetime
import pandas as pd

def str2time(x):
    try:
        return datetime.datetime.strptime(x, '%m/%d/%Y %I:%M:%S %p')
    except:
        return pd.NaT

df1_new['obs_date'] = df1_new['obs_date'].apply(str2time)
print(df1_new)

     person_id             obs_date
0          1  2377-07-23 12:00:00
1          1                  NaT
2          3                  NaT
3          3  2277-07-27 12:00:00
4          5  2077-07-13 12:00:00
5          5                  NaT