Question

我需要分析一个大型数据集，其日期具有几种不同的格式：

Mon, 04 Nov 2019 06:12:44 -0800 (PST)
Mon,  4 Nov 2019 15:16:58 +0100 (CET)
Mon,  4 Nov 2019 08:03:13 +0000 (UTC)
Mon,  4 Nov 2019 12:05:54 +0100

dfMail.Date = pd.to_datetime(dfMail.Date, format = "%a, %d %b %Y %H:%M:%S %z")

返回错误：ValueError：仍保留未转换的数据：（PST）

转换这些日期的最佳策略是什么？

谢谢

Answer 1

我看到default-storage-engine=MYISAM扩展名可能很麻烦。在这种情况下，您可以忽略它：

()

输入：

pd.to_datetime(dfMail.Date.str.replace('( \(.*\))', ''), utc=True)

输出：

                                          Date
0        Mon, 04 Nov 2019 06:12:44 -0800 (PST)
1        Mon,  4 Nov 2019 15:16:58 +0100 (CET)
2        Mon,  4 Nov 2019 08:03:13 +0000 (UTC)
3              Mon,  4 Nov 2019 12:05:54 +0100
4  Thu, 17 Oct 2019 23:19:41 +0100 (GMT+01:00)

pd.to_datetime具有不同的日期格式

1 个答案: