Question

我有一个数据集，其列日期如下：

cod           date              value 
0   1O8        2015-01-01 00:00:00    2.1
1   1O8        2015-01-01 01:00:00    2.3
2   1O8        2015-01-01 02:00:00    3.5
3   1O8        2015-01-01 03:00:00    4.5
4   1O8        2015-01-01 04:00:00    4.4
5   1O8        2015-01-01 05:00:00    3.2
6   1O9        2015-01-01 00:00:00    1.4
7   1O9        2015-01-01 01:00:00    8.6
8   1O9        2015-01-01 02:00:00    3.3
10  1O9        2015-01-01 03:00:00    1.5
11  1O9        2015-01-01 04:00:00    2.4
12  1O9        2015-01-01 05:00:00    7.2

列日期的dtypes是一个对象，为了在我需要将日期列类型更改为datatime之后应用某些功能。我尝试不同的解决方案，例如：

pd.to_datetime(df['date'], errors='raise', format ='%Y-%m-%d HH:mm:ss')
pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce', format ='%Y-%m-%d HH:mm:ss')
df['date'].apply(pd.to_datetime, format ='%Y-%m-%d HH:mm:ss')

但是错误只是相同的：

TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'>
ValueError: Unknown string format

直接的事情是，如果我将te函数应用于数据集样本，则该函数正确响应，但是如果我将其应用于所有数据集，则会退出该错误。数据中缺少值，并且所有值的dtype均相同。

如何解决此错误？

Answer 1

存在三个问题：

pd.to_datetime和pd.Series.apply无法正常运行，因此您的解决方案不会修改您的系列。转换后再分配回来。
您的第三个解决方案需要errors='coerce'以确保没有错误。
对于时间部分，您需要使用以%开头的特定字符串格式。

因此您可以使用：

df = pd.DataFrame({'date': ['2015-01-01 00:00:00', '2016-12-20 15:00:20',
                            '2017-08-05 00:05:00', '2018-05-11 00:10:00']})

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce', format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

print(df)

                  date
0  2015-01-01 00:00:00
1  2016-12-20 15:00:20
2  2017-08-05 00:05:00
3  2018-05-11 00:10:00

在这种情况下，格式是标准格式，可以省略：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')

Answer 2

我了解您例如从csv文件读取此数据。

df=pd.read_csv('c:/1/comptagevelo2012.csv', index_col=0, parse_dates=True)

要检查：

print(df.index)

比pd.to_datetime效果更好！！我检查了！

> DatetimeIndex(['2012-01-01', '2012-02-01', '2012-03-01', '2012-04-01',
>                '2012-05-01', '2012-06-01', '2012-07-01', '2012-08-01',
>                '2012-09-01', '2012-10-01',
>                ...
>                '2012-12-22', '2012-12-23', '2012-12-24', '2012-12-25',
>                '2012-12-26', '2012-12-27', '2012-12-28', '2012-12-29',
>                '2012-12-30', '2012-12-31'],
>               dtype='datetime64[ns]', length=366, freq=None)

该文件不支持另一种方法。

df=pd.read_csv('c:/1/comptagevelo2012.csv',index_col=0)
pd.to_datetime(df['Date'],  errors='coerce', format ='%d/%m/%Y')
print(df.index)

Index(['01/01/2012', '02/01/2012', '03/01/2012', '04/01/2012', '05/01/2012',
       '06/01/2012', '07/01/2012', '08/01/2012', '09/01/2012', '10/01/2012',
       ...
       '22/12/2012', '23/12/2012', '24/12/2012', '25/12/2012', '26/12/2012',
       '27/12/2012', '28/12/2012', '29/12/2012', '30/12/2012', '31/12/2012'],
      dtype='object', length=366)

来源：https://keyrus-gitlab.ml/gfeuillen/keyrus-training/blob/5f0076e3c61ad64336efc9bc3fd862bfed53125c/docker/data/python/Exercises/02%20pandas/comptagevelo2012.csv

pd.to_datetime上的未知字符串格式

2 个答案: