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])
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: