ValueError：日期超出月份的范围答案

【问题标题】：ValueError: day is out of range for monthValueError：日期超出月份的范围
【发布时间】：2023-03-12 23:56:01
【问题描述】：

我想将字符串从数据帧转换为日期时间。

dfx = df.ix[:,'a']
dfx = pd.to_datetime(dfx)

但它给出了以下错误：

ValueError: day is out of range for month

有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

dfx 的值是多少？
stackoverflow.com/questions/17690738/…的可能重复

标签： python datetime pandas dataframe

【解决方案1】：

如果日期时间格式为30-01-2016，可能有助于将参数dayfirst=True 添加到to_datetime：

dfx = df.ix[:,'a']
dfx = pd.to_datetime(dfx, dayfirst=True)

更通用的是使用参数format 和errors='coerce' 将值替换为其他format 到NaN：

dfx = '30-01-2016'

dfx = pd.to_datetime(dfx, format='%d-%m-%Y', errors='coerce')
print (dfx)
2016-01-30 00:00:00

示例：

dfx = pd.Series(['30-01-2016', '15-09-2015', '40-09-2016'])
print (dfx)
0    30-01-2016
1    15-09-2015
2    40-09-2016
dtype: object

dfx = pd.to_datetime(dfx, format='%d-%m-%Y', errors='coerce')
print (dfx)
0   2016-01-30
1   2015-09-15
2          NaT
dtype: datetime64[ns]

如果格式是标准格式（例如01-30-2016 或01-30-2016），则仅添加errors='coerce'：

dfx = pd.Series(['01-30-2016', '09-15-2015', '09-40-2016'])
print (dfx)
0    01-30-2016
1    09-15-2015
2    09-40-2016
dtype: object

dfx = pd.to_datetime(dfx, errors='coerce')
print (dfx)
0   2016-01-30
1   2015-09-15
2          NaT
dtype: datetime64[ns]

【讨论】：