Question

我有以下数据框

f26,f27,f28,f29,f30,f31,f32
2018-03-11 03:00:00-04:00,36.0,21,0.00,55,11.5,310
2018-03-11 01:00:00-04:00,36.0,21,0.00,54,12.7,320
2018-03-11 00:00:00-05:00,37.0,20,0.00,50,12.7,310
2018-03-10 23:00:00-05:00,37.0,19,0.00,48,15.0,310
2018-03-10 22:00:00-05:00,38.0,20,0.00,48,16.1,320

，当我尝试将f26转换为日期时间时，由于某种原因它失败了。我怀疑这与字符串末尾的时区有关。但是我不确定该如何处理。我不预先知道我将以什么时间格式接收，并且我有数百个不同的数据集。

我正在执行以下操作：

key = "f26"
df[key] = pd.to_datetime(df[key])

我以为熊猫会认识到如何处理不同的日期时间格式，但是显然它失败了，我不确定如何处理。

错误：Tz-aware datetime.datetime cannot be converted to datetime64 unless utc=True

因此，如果我添加utc = True，它将起作用。我当前的解决方案是尝试不使用utc进行转换，如果我捕获到异常，请尝试utc。我不确定是否有更好的解决方案以及如何在没有一堆try-except块的情况下捕获所有可能的格式，因为我有许多具有多种格式的表。

Answer 1

尝试以下方法：

>>> from dateutil.parser import parse
>>> df[key].apply(lambda x: parse(x))

Answer 2

这是我的示例代码：

input_data = {
    'f26': ['2018-03-10 22:00:00-05:00', '2018-03-10 22:00:00-05:00', '2018-03-10 22:00:00-05:00']
}
df = pd.DataFrame(data=input_data)
key = "f26"
df[key] = pd.to_datetime(df[key])

我能够成功运行它。请提供您的错误消息或更新您的示例代码，以便我们重现该错误。

Answer 3

以下解决方案对我有用：

df['local_date'] = pd.to_datetime(df['hour'], infer_datetime_format=True, utc=True )
df['local_date'] = df['local_date'].dt.tz_localize('UTC')

很显然，这些方法可以串联，但为了便于阅读而分开。

utc = True ：返回 UTC DatetimeIndex ，这是允许 tz_localize（）方法所必需的。
infer_datetime_format = True ：另一个有用的参数，它试图推断日期时间字符串的格式。

在pandas 0.19中的引用

相同的问题：https://stackoverflow.com/a/61642126/5985898

无法转换为熊猫的日期时间

3 个答案: