如何将对象列转换为熊猫的日期时间答案

【问题标题】：How to convert an object column into datetime for pandas如何将对象列转换为熊猫的日期时间
【发布时间】：2020-01-28 15:33:35
【问题描述】：

我有一个包含两列的 df 列，df.info() 产生以下结果：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 200 entries, 0 to 199
Data columns (total 2 columns):
date          200 non-null object
all_events    200 non-null int64
dtypes: int64(1), object(1)
memory usage: 3.2+ KB

问题：

如何将df['date'] 转换为datetime 对象？

相关研究：

我尝试过的：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], infer_datetime_format=True)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'].str.strip(), format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

问题：

无论我尝试了什么，我总是收到以下消息：

TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

【问题讨论】：

标签： pandas datetime

【解决方案1】：

如果您的 date 列中的所有条目的格式都类似于 yyyy-mm-dd hh:mm:ss 那么 pd.to_datetime(df['date']) 就足够了（这个函数很“聪明” 足以发现正确的格式）。

显然你有一些“特殊”值，格式不同，不能转换为日期时间。

请注意，to_datetime 的参数之一是 errors，默认值为 raise，意思是“在出现任何错误时引发异常”。

所以尝试例如你运行 pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce') 来转换这样的“异常” NaT 的值。

然后检查哪些输出行包含这样的值并查看对应的源 DataFrame 中的行（或例如在您从中读取此 DataFrame 的文件中）。您很可能会发现输入中的错误并决定如何纠正这些错误。

【讨论】：