python - 将字符串值转换为日期时间

Question

我目前有一个数据框，其中有一列包含日期时间值作为对象数据类型。

    col1    col2            col3
0    A       10     2016-06-05 11:00:00
0    B       11     2016-06-04 00:00:00
0    C       12     2016-06-02 05:00:00
0    D       13     2016-06-03 02:00:00

我想做的是将 col3 转换为日期时间值，这样它就会给我:

 Year-Month-Day-Hour

对于稍后的一些日期时间特征工程。当我尝试时:

df['col3'] = pd.to_datetime(df['col3'])

我收到这个错误:

OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 3008-07-25 00:00:00

有什么想法吗？

谢谢

Answer 1

您可以使用参数 errors='coerce' 将超出限制的值转换为 NaT:

print (df)
  col1  col2                 col3
0    A    10  2016-06-05 11:00:00
0    B    11  2016-06-04 00:00:00
0    C    12  2016-06-02 05:00:00
0    D    13  3008-07-25 00:00:00

---

df['col3'] = pd.to_datetime(df['col3'], errors='coerce')
print (df)
  col1  col2                col3
0    A    10 2016-06-05 11:00:00
0    B    11 2016-06-04 00:00:00
0    C    12 2016-06-02 05:00:00
0    D    13                 NaT

Timestamp limitation :

In [68]: pd.Timestamp.min
Out[68]: Timestamp('1677-09-21 00:12:43.145225')

In [69]: pd.Timestamp.max
Out[69]: Timestamp('2262-04-11 23:47:16.854775807')

也可以创建 Periods ，但从字符串来看并不容易:

def conv(x):
    return pd.Period(year = int(x[:4]), 
                     month = int(x[5:7]), 
                     day = int(x[8:10]),
                     hour = int(x[11:13]), freq='H')

df['col3'] = df['col3'].apply(conv)

print (df)
  col1  col2             col3
0    A    10 2016-06-05 11:00
0    B    11 2016-06-04 00:00
0    C    12 2016-06-02 05:00
0    D    13 3008-07-25 00:00