pandas 我该如何着手修复我的.xlxs文件中的以下混乱日期

z0qdvdin 于 2023-05-21 发布在其他

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我有下面的.xlxs文件，我已经上传到谷歌驱动器here上，有10个不同的日期，我正在尝试pandas.to_datetime来清理我的混乱日期。然而，我意识到该函数有一些限制，特别是我在第2行（1414/01/2019）和第3行（110/05/2019）中的日期。显然，我想将第2行和第3行的日期分别固定为（14/01/2019）和（11/05/2019）。但是，如果不能做到这一点，有没有一种方法可以跳过那些日期格式不能用pandas.to_datetime修复的行？

import pandas as pd

test=pd.read_excel('Messy_Dates.xlsx', usecols=[0], header=None, skiprows = [0])

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76271041/how-can-i-go-about-fixing-the-following-messy-dates-in-my-xlxs-file

1条答案

按热度按时间

yqkkidmi1#

将to_datetime与dayfirst=True和errors='coerce'一起使用，因此可以删除Series.dropna无法解析的日期时间：

test=pd.read_excel('Messy_Dates.xlsx', usecols=[0], header=None, skiprows = [0])

out = pd.to_datetime(test[0], dayfirst=True, errors='coerce').dropna()
print (out)
0   2018-05-16
1   2018-05-17
4   2019-05-22
5   2019-05-24
6   2019-05-25
7   2019-05-28
Name: 0, dtype: datetime64[ns]

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