Question

我有一个包含多列的数据框。列之一的日期格式为(%m/%d/%Y)或具有空值。我必须进行检查，以确保日期列包含正确格式的日期（如上所述）。

我想做的是：

pd.to_datetime(df['DOB'], format='%m/%d/%Y', errors='coerce').all(skipna=True)

要检查日期格式是否正确，可以忽略空值，但出现此错误

TypeError: invalid_op() got an unexpected keyword argument 'skipna'

那么，请让我知道该怎么做或我可以应用哪些其他逻辑？

编辑1：假设数据具有3个DOB和1个空值：

data = {"Name": ["James", "Alice", "Phil", "Jacob"], "DOB": ["07-01-1997", "06-02-1995", "", "03-07-2002"]}

修改DOB列以按照我的格式转换日期，并用NaN替换空字段：

df['DOB']=pd.to_datetime(df['DOB']).apply(lambda cell: cell.strftime(DATE_IN_MDY) if not pd.isnull(cell) else np.nan)

在这种情况下，我希望结果为真。

Answer 1

用Series.isna比较空字符串或（|）是否缺少值，然后用to_datetime中的参数errors='coerce'比较可能的添加错误值的想法：

data = {"Name": ["James", "Alice", "Phil", "Jacob"],
            "DOB": ["07-01-1997", "06-02-1995", "", "03-07-2002"]}

df = pd.DataFrame(data)

m1 = df['DOB'].eq('') | df['DOB'].isna()
m2 = pd.to_datetime(df['DOB'], errors='coerce').isna()

print (m1.eq(m2).all())
True

由于错误的日期时间，返回样本False：

data = {"Name": ["James", "Alice", "Phil", "Jacob"],
            "DOB": ["07-01-1997", "06-02-1995", "", "03-97-2002"]}

df = pd.DataFrame(data)

m1 = df['DOB'].eq('') | df['DOB'].isna()
m2 = pd.to_datetime(df['DOB'], errors='coerce').isna()

print (m1.eq(m2).all())
False

检查pandas dataframe date列的日期格式是否正确？

1 个答案: