在使用to_datetime函数时,经常会遇到一些数据格式错误或缺失值。errors参数允许我们指定对于这些情况的处理方式: ●errors='raise'(默认):当发生错误时,抛出异常。 ●errors='coerce':将无法转换的值设为NaT(Not a Time)。 ●errors='ignore':忽略错误,保留原始数据。 上述代码中,我们故意在日期字符串中引入...
errors:这是一个可选参数,用于指定在解析日期时出现错误时的行为。默认情况下,errors参数设置为’raise’,这意味着在解析日期时如果出现错误,将会抛出异常。如果你希望在解析日期时忽略错误,可以将errors参数设置为’coerce’,这将把错误的日期转换为NaT(不是时间)。 utc:这是一个可选参数,用于指定是否将解析的日期...
pandas.to_datetime(arg, errors='raise', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, box=True, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=True)[source] 将参数转换为datetime。 参数: arg:integer,float,string,datetime, list,tuple,1-d array(一维数组...
如果为“coerce”,则无效解析将设置为NaT。 如果“ignore”,则无效解析将返回输入的值。 我们将errors设置为coerce时: df_time=pd.DataFrame({'time':['2022/6/13','2022/6/14','2022/6/15'],'master':['桃花','哈士奇','派大星'],'value':[13,14,15]})df_time['master']=pd.to_datetime(df_...
DatetimeIndex(['2023-09-06', '2023-09-07', '2023-09-08'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) 处理缺失值,将不合法的日期转换为NaT(Not a Timestamp): pd.to_datetime(['2023-09-06','2023-09-07','invalid_date','2023-09-08'],errors='coerce') ...
总结起来,为了解决Pandas to_datetime不一致的转换问题,我们可以采取以下步骤: 检查输入数据的格式是否统一,如果不统一,使用format参数指定统一的格式。 检查输入数据是否存在缺失值,如果存在,使用errors='coerce'参数将其转换为NaT值。 检查输入数据是否包含时区信息,如果包含,使用utc=True参数将其转换为UTC时间。
pandas to_datetime是一个用于将数据转换为日期时间格式的函数。它可以将字符串、整数、浮点数等不同类型的数据转换为pandas中的日期时间对象。 错误日期识别是指在使用pandas t...
collect_date datetime64[ns] 二、参数说明和代码演示 Parameters: arg: integer, float, string, datetime, list, tuple, 1-d array, Series New in version 0.18.1: or DataFrame/dict-like errors: {‘ignore’, ‘raise’, ‘coerce’}, default ‘raise’ ...
# 使用 pd.to_datetime 转换日期时,设置参数 errors='coerce', # 表示类型转换过程中将错误的时间替换为时间空值 NaT Table['成立日期'] = pd.to_datetime(Table['成立日期'], errors='coerce') # 查看错误的时间(前三行都是错误的时间)转换后的结果 ...
()方法进行多列的操作df[["HepB_1","HepB_2","HepB_3"]] = df[["HepB_1","HepB_2","HepB_3"]].apply(pd.to_datetime)#apply方法类似于函数中的filter,即将df[["HepB_1", "HepB_2","HepB_3"]]分别执行pd.to_datetime可以在pd.to_datetime中设置参数errors='coerce'/'ignore'来对...