強制轉換日期Pandas中的列值爲空

我正在閱讀Excel文件，並且在閱讀Excel文件時需要正確處理日期。通常情況下，列將被稀疏地填充日期，其餘將是空白。如果我閱讀它，它總是作爲object dtype讀取。我想要正確地將它們更改爲datetime64[ns]，同時不會錯誤地轉換實際的數字列。強制轉換日期Pandas中的列值爲空

d = {1: {'DateCol': '02/01/2014', 'NotDateCol': 12457}, 2: {'DateCol': np.nan, 'NotDateCol': 45677}} 
df = pd.DataFrame.from_dict(d,orient='index') 
In [96]: df.dtypes 
Out[96]: 
NotDateCol  int64 
DateCol  object 
dtype: object

好了，所以，如果你看看這個，你可以清楚地看到DateCol是一個日期：

NotDateCol  DateCol 
1  12457 02/01/2014 
2  45677   NaN

現在我需要一些聰明的辦法日期列轉換爲日期，不知道頭名或類型事先

試圖只使用to_datetime強制轉換的整數日期，像這樣：

In [97]: for col in df.columns: 
    df[col] = pd.to_datetime(df[col]) 
    ....:  

In [98]: df 
Out[98]: 
        NotDateCol DateCol 
1 1970-01-01 00:00:00.000012457 2014-02-01 
2 1970-01-01 00:00:00.000045677  NaT 

In [99]: df.dtypes 
Out[99]: 
NotDateCol datetime64[ns] 
DateCol  datetime64[ns] 
dtype: object

是否有任何體面的智能方式來使這個工作，這將正確地挑出Datetime類列並將其轉換，而不是將數字轉換爲1970-01-01？

來源

2015-10-05 user1610719

那麼你將如何確定一個日期嗎？與'/'模式？ –

加載後，您是否嘗試過'df.convert_objects（）'？ – JoeCondron

@ColonelBeauvel，日期應該是明顯的。基本上是一個非整數，可以強制在Pandas中約會。幾乎就像我說的「熊貓使用你的正常日期強制，除了整數不是日期」 – user1610719

你需要強制它。按照documentation：

convert_dates：布爾值，默認爲true

如果真，轉換爲日期，其中可能。如果'強制'，強制轉換，不可轉換的值成爲NaT。

的convert_ints標誌默認爲false，所以在這種情況下：

In [51]: 
d = {1: {'DateCol': '02/01/2014', 'NotDateCol': 12457}, 2: {'DateCol': np.nan, 'NotDateCol': 45677}} 
df = pd.DataFrame.from_dict(d,orient='index').convert_objects(convert_dates='coerce') 

In [52]: 
df.dtypes 

Out[52]: 
NotDateCol    int64 
DateCol  datetime64[ns] 
dtype: object

來源

2015-10-05 19:13:56 rll

強制轉換日期Pandas中的列值爲空

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