date - 将包含缺失值的 DataFrame String 列转换为 Julia 中的日期

Question

我试图在 Julia 中将 DataFrame String 列转换为 Date 格式，但如果该列包含缺失值，则会产生错误:

ERROR: MethodError: no method matching Int64(::Missing)

我尝试运行的代码(适用于没有丢失数据的列)是:

df_pp[:tod] = Date.(df_pp[:tod], DateFormat("d/m/y"));

我尝试过的其他代码行是:

df_pp[:tod] = Date.(passmissing(df_pp[:tod]), DateFormat("d/m/y"));
df_pp[.!ismissing.(df_pp[:tod]), :tod] = Date.(df_pp[:tod], DateFormat("d/m/y"));

该代码与名为 tod 的列有关。在名为 df_pp 的数据框中.两者 DataFrames & Dates在尝试此操作之前已加载包。

Answer 1

passmissing方式是

df_pp.tod = passmissing(x->Date(x, DateFormat("d/m/y"))).(df_pp.tod)

这里发生的事情是这样的: passmissing接受一个函数，并返回一个处理 missing 的新函数s(通过返回 missing )。在支架内，在 x->Date(x, DateFormat("d/m/y"))我定义了一个新的匿名函数，它调用 Date使用适当的函数 DateFormat .
最后，我使用了 passmissing 返回的函数立即在 df_pp.tod ，使用 .沿列广播。
如果我将其拆分，则更容易查看语法:

myDate(x) = Date(x, DateFormat("d/m/y"))
Date_accepting_missing = passmissing(myDate)
df_pp[:tod] = Date_accepting_missing.(df_pp[:tod])