避免pd.to_datetime中的pandas错误

Question

我有一个超过1亿行的巨大数据框。由于我有一个日期列，不幸的是格式（混合）的日期字符串格式不正确。

现在，我通过以下方式将其转换为日期时间：

df['TRX_DATE'] = pd.to_datetime(df['TRX_DATE'],coerce=True)
# without any error
# Now i want to calculate week day from that date columns
df['day_type'] = [x.strftime('%A') for x in d['TRX_DATE']]
###ValueError: month out of range

如果只有一个字段，我可以使用dateutil解析器进行管理。但是在这种情况下，我不知道该如何处理。

只是有意思，如果周转换行可以有一些超出范围的地方，则默认为...

有想法但作为新手。没有那么多经验。

如果有人可以提供一条代码行来解决这个问题，那将是非常有帮助的。

Answer 1

我认为您可以to_datetime使用参数进行解析，errors='coerce'然后将strftime其转换为工作日作为语言环境的全名：

print df
              TRX_DATE  some value
0  2010-08-15 13:00:00      27.065
1  2010-08-16 13:10:00      25.610
2  2010-08-17 02:30:00      17.000
3  2010-06-18 02:40:00      17.015
4  2010-18-19 02:50:00      16.910

df['TRX_DATE'] = pd.to_datetime(df['TRX_DATE'],errors='coerce')

df['day_type'] = df['TRX_DATE'].dt.strftime('%A')
print df
             TRX_DATE  some value day_type
0 2010-08-15 13:00:00      27.065   Sunday
1 2010-08-16 13:10:00      25.610   Monday
2 2010-08-17 02:30:00      17.000  Tuesday
3 2010-06-18 02:40:00      17.015   Friday
4                 NaT      16.910      NaT