将'％m /％d /％Y'字符串索引转换为pandas datetime索引

Question

我的索引是日期时间字符串，格式为'%m/%d/%Y' ('09/26/2007')

当我尝试使用pd.to_datetime函数pd.to_datetime(df.index)将索引转换为datetime索引时，收到错误消息OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-01 00:00:00

看起来pandas无法检测到正确的字符串格式，我如何将索引转换为datetime索引？

由于

Answer 1

错误消息的外观，您的索引中可能显示字符串'1/1/0001'。例如，

df = pd.DataFrame([1,2], index=['09/26/2007', '1/1/0001'])
pd.to_datetime(df.index)

加注

OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-01 00:00:00

出现此错误是因为DatetimeIndex使用的NumPy datetime64[ns]数组不能代表日期0001-01-01。 datetime64[ns] dtype只能代表dates in the range [1678 AD, 2262 AD]。

有pandas github issue讨论此限制。

目前，推荐的解决方案是使用PeriodIndex而不是DatetimeIndex：

df = pd.DataFrame([1,2], index=['09/26/2007', '1/1/0001'])
df.index = pd.PeriodIndex(df.index, freq='D')

产量

            0
2007-09-26  1
1-01-01     2