转换日期字符串pd.to_datetime对象蟒蛇

我有格式的字符串：转换日期字符串pd.to_datetime对象蟒蛇

2013-07-22 00:00:00

我需要将其转换为使用pd.to_datetime DateTime对象。但是，我不断收到错误。这是我试过的：

data['date_object'] = pd.to_datetime(data['date_as_string'], format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

任何帮助将不胜感激。

来源

2017-07-13 Fungie

你会得到什么错误？请修改您的问题以包含这些问题。 – bernie

这应该起作用了，它肯定适用于该示例，如果出现错误，请将其包含在您的问题中，因为您的数据可能不正确。如果您有duff数据，您可以将duff日期转换为'NaT'：'data ['date_object'] = pd.to_datetime（data ['date_as_string']，format ='％Y-％m-％d％H：％ M：％S'，errors ='coerce'）' – EdChum

我使用了'错误='coerce''，它工作。所以我可以回去修复出现错误的日期。谢谢 – Fungie

以下在pandas 0.17+中工作正常。

>>> from StringIO import StringIO 
>>> st = """ 
... date_as_string 
... 2013-07-22 00:00:00 
... 2013-07-23 00:00:00 
... 2013-08-22 00:00:00 
... """ 
>>> import pandas as pd 
>>> df = pd.read_csv(StringIO(st)) 
>>> df 
     date_as_string 
0 2013-07-22 00:00:00 
1 2013-07-23 00:00:00 
2 2013-08-22 00:00:00 
>>> data = df 
>>> data['date_object'] = pd.to_datetime(data['date_as_string'], format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S') 
>>> data 
     date_as_string date_object 
0 2013-07-22 00:00:00 2013-07-22 
1 2013-07-23 00:00:00 2013-07-23 
2 2013-08-22 00:00:00 2013-08-22 
>>>

如果你可以把足够的数据和代码重现你的错误，我们可以调试的原因。否则，快速修复是coerce的错误如下：

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

来源

2017-07-13 13:41:03 MedAli

转换日期字符串pd.to_datetime对象蟒蛇

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