pandas 分析具有不同格式的日期列时出现错误

niwlg2el 于 2023-09-29 发布在其他

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我的dataframe包括dd/mm/yy和dd/mm/yyyy格式的日期，但在将它们转换为pandas datetime时，它给出了以下错误：
ValueError：时间数据“02/11/21”与格式“%m/%d/%Y”不匹配，位于位置129。您可能想尝试：- 如果字符串格式一致，则传递format;- 如果你的字符串都是ISO 8601，但不一定是完全相同的格式，则传递format='ISO8601';- 传递format='mixed'，并为每个元素单独推断格式。您可能希望在此旁边使用dayfirst。
使用此代码df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], format='%m/%d/%Y', errors='coerce')，它将大部分值转换为NaT

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/77186885/facing-error-while-parsing-date-column-with-different-formats

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按热度按时间

hk8txs481#

使用%y表示年份的YY格式：

df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'], format='%m/%d/%y', errors='coerce')

如果同时存在年份格式YY和YYYY，请用途：

df['date_column'] = (pd.to_datetime(df['date_column'], format='%m/%d/%y', errors='coerce') 
                       .fillna(pd.to_datetime(df['date_column'], 
                                              format='%m/%d/%Y', errors='coerce'))

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