如何转换Pandas系列时间戳时，不是每个值都可以转换？

bcs8qyzn 于 2023-01-11 发布在其他

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- 背景**

我有一个PandasSeries，其中包含String的Dates（例如2017 - 12 - 19 09：35：00）。我的目标是将此Series转换为Timestamps（自1970年以来的时间（秒））。
困难的是，此Series中的某些Values已损坏，无法转换为Timestamp。在这种情况下，应将其转换为None。

- 代码**

import datetime

series = series.apply(lambda x: datetime.datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").timestamp())

- 问题**

当所有的Values都是正确的格式时，上面的代码可以工作，但是存在损坏的数据。

如何在将所有不可转换的数据转换为None的同时实现目标？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75042333/how-to-convert-pandas-series-to-timestamp-when-not-every-value-is-convertible

2条答案

按热度按时间

2lpgd9681#

Pandas通常用NaT表示无效的时间戳（不是时间）。您可以将pd.to_datetime与errors="coerce"一起使用：

import pandas as pd

series = pd.Series(["2023-01-07 12:34:56", "error"])
out = pd.to_datetime(series, format="%Y-%m-%d %H:%M:%S", errors="coerce")

输出：

0   2023-01-07 12:34:56
1                   NaT
dtype: datetime64[ns]

赞(0）回复(0）举报 2023-01-11

8qgya5xd2#

使用try except创建一个函数，如下所示：

def to_timestamp(x):
    try:
        return datetime.datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d %H:%M:%S").timestamp()
    except:
        return None

series = series.apply(to_timestamp)

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如何转换Pandas系列时间戳时，不是每个值都可以转换？

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