为什么 pd.to_datetime 无法转换？答案

【问题标题】：why does pd.to_datetime fail to convert?为什么 pd.to_datetime 无法转换？
【发布时间】：2017-12-03 00:41:53
【问题描述】：

我有一个包含日期值的对象列。从 csv 读取后，我手动放置了 2016-08-31 而不是 NaN。

            close_date
0  1948-06-01 00:00:00   
1  2016-08-31 00:00:00   
2  2016-08-31 00:00:00   
3  1947-07-01 00:00:00   
4  1967-05-31 00:00:00

运行df['close_date'] = pd.to_datetime(df['close_date']) 导致

TypeError: invalid string coercion to datetime

添加coerce=Trueargument 会导致：

TypeError: to_datetime() got an unexpected keyword argument 'coerce'

此外，即使我将列称为“close_date”，数据框中的所有列，一些 int64、float64 和 datetime64[ns]，都会更改为 dtype 对象。

我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： python-2.7 pandas python-datetime

【解决方案1】：

您需要 errors='coerce' 参数将一些不可解析的值转换为 NaT:

df['close_date'] = pd.to_datetime(df['close_date'], errors='coerce')
print (df)
  close_date
0 1948-06-01
1 2016-08-31
2 2016-08-31
3 1947-07-01
4 1967-05-31

print (df['close_date'].dtypes)
datetime64[ns]

但如果有一些混合值 - 带有日期时间的数字首先转换为 str：

df['close_date'] = pd.to_datetime(df['close_date'].astype(str), errors='coerce')

【讨论】：