pandas to_datetime 将非零填充月份和日期转换为日期时间答案

【问题标题】：pandas to_datetime converts non-zero padded month and day into datetimepandas to_datetime 将非零填充月份和日期转换为日期时间
【发布时间】：2019-06-24 15:10:09
【问题描述】：

我正在使用pd.to_datetime将字符串转换为datetime；

df = pd.DataFrame(data={'id':['DD-83']})
pd.to_datetime(df['id'].str.replace(r'\D+', ''), errors='coerce', format='%d%m')

%d%m定义了零填充的日月，但是代码还是把上面的字符串转换成

0   1900-03-08
Name: id, dtype: datetime64[ns]

我想知道如果字符串中的月份和日期未填充为 0，如何避免将其转换为日期时间（例如，在这种情况下转换为 NaT）。所以

 DD0306 
 DD0706
 DD-83

将转换为

 1900-06-03
 1900-06-07
 NaT

【问题讨论】：

查看stackoverflow.com/questions/45595943/…
我建议先df['id'].str.replace(r'\D+', '-')再format='%d-%m'，这样有明显的区别。它为-83 返回NaT

标签： python python-3.x pandas datetime

【解决方案1】：

你需要寻找-并且只传递没有-的字符串。

设置：

df = pd.DataFrame(data={'id':['DD-83', 'DD0706', 'DD0306']})

代码：

df['date'] = pd.to_datetime(df['id'].loc[~df['id'].str.contains('-')].str.replace(r'\D+', ''), errors='coerce', format='%d%m')

输出：

       id   date
0   DD-83   NaT
1   DD0706  1900-06-07
2   DD0306  1900-06-03

【讨论】：

但其他有效字符串如DD0306、DD0706也转换为NaT
我用df = pd.DataFrame(data={'id':['DD-83']})、to_datetime(to_datetime( df['id'].loc[ ~df['id'].str.contains('-')].str.replace(r'\D+', ''), errors='coerce', format='%d%m'), errors='coerce', format='%d-%m', infer_datetime_format=True) 尝试了代码，但返回了一个空系列而不是NaT
@daiyue，查看完整的编辑答案。我也附上了设置。