从带破折号的字符串中解析 Pandas 列至今

Question

正在尝试将 pandas 列 df['day'] 解析为日期时间类型。值当前写为字符串，例如：2016-9-1。这对应于年月日。

我正在遵循此页面的格式： http://strftime.org/

我最初尝试使用

pd.to_datetime(df['day'], format="%Y-%m-%d")

但出现错误

ValueError: time data 'day' does match format specified

我认为问题是日期和月份不为零，已填充，因此将其更改为：

pd.to_datetime(df['day'], format="%Y-%-m-%-d")

我正在使用 %-m 和 %-d，因为它们都对应于非零填充（十进制）数字。

出现不同的错误：

ValueError: '-' is a bad directive in format '%Y-%-m-%-d'

我不应该遵循 http://strftime.org/ 的格式约定吗，我是不是漏掉了什么？

Answer 1

您需要删除参数 format 中的 -:

df = pd.DataFrame({'day':['2016-9-1']})
print (df)
        day
0  2016-9-1

print (pd.to_datetime(df['day'], format="%Y-%m-%d"))
0   2016-09-01
Name: day, dtype: datetime64[ns]

编辑：

所以它看起来像一些坏数据，所以你可以使用：

df = pd.DataFrame({'day':['2016-9-1', '2016-12-0']})
print (df)
         day
0   2016-9-1
1  2016-12-0

#check problematic values
print (df[pd.to_datetime(df['day'], format="%Y-%m-%d", errors='coerce').isnull()])
         day
1  2016-12-0

#convert problematic values to NaT
print (pd.to_datetime(df['day'], format="%Y-%m-%d", errors='coerce'))
0   2016-09-01
1          NaT
Name: day, dtype: datetime64[ns]

从带破折号的字符串中解析 Pandas 列至今

Parse Pandas Column to date from string with dashes

datetime

casting

date

date-format

pandas