Question

我有一个数据帧（df），其头部看起来像：

        Date
0 01/04/2015
1 01/09/1996
2        N/A
3 12/05/1992
4  NOT KNOWN

是否可以删除非日期值（不是行）？在此示例中，结果框架如下所示：

        Date
0 01/04/2015
1 01/09/1996
2        
3 12/05/1992
4

我看到的所有示例都希望我删除行，并希望保留它们。

Answer 1

`pd.to_datetime`

使用errors='coerce'

df.assign(Date=pd.to_datetime(df.Date, errors='coerce'))

        Date
0 2015-01-04
1 1996-01-09
2        NaT
3 1992-12-05
4        NaT

如果愿意，您可以用空字符串填充NaT（尽管我不建议这样做）

df.assign(Date=pd.to_datetime(df.Date, errors='coerce').fillna(''))

                  Date
0  2015-01-04 00:00:00
1  1996-01-09 00:00:00
2                     
3  1992-12-05 00:00:00
4

如果您想保留数据框中的所有内容，而只用''替换看起来不像日期的内容

df.assign(Date=df.Date.mask(pd.to_datetime(df.Date, errors='coerce').isna(), ''))

         Date
0  01/04/2015
1  01/09/1996
2            
3  12/05/1992
4

Answer 2

一种更简单的解决方法。

>>> df
         Date
0  01/04/2015
1  01/09/1996
2         N/A
3  12/05/1992
4   NOT KNOWN

>>> df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce').fillna('')
>>> df
                  Date
0  2015-01-04 00:00:00
1  1996-01-09 00:00:00
2
3  1992-12-05 00:00:00

从数据框列python中删除非日期值

2 个答案:

`pd.to_datetime`