将包含缺失值的 DataFrame 字符串列转换为 Julia 中的日期

Question

我正在尝试将 DataFrame 字符串列转换为 Julia 中的日期格式，但如果该列包含缺失值，则会产生错误：

ERROR: MethodError: no method matching Int64(::Missing)

我尝试运行的代码（适用于没有丢失数据的列）是：

df_pp[:tod] = Date.(df_pp[:tod], DateFormat("d/m/y"));

我尝试过的其他代码行是：

df_pp[:tod] = Date.(passmissing(df_pp[:tod]), DateFormat("d/m/y"));
df_pp[.!ismissing.(df_pp[:tod]), :tod] = Date.(df_pp[:tod], DateFormat("d/m/y"));

tod该代码与名为 的数据框中命名的列相关df_pp。DataFrames在尝试此操作之前， &包均已Dates加载。

Answer 1

方法passmissing是

df_pp.tod = passmissing(x->Date(x, DateFormat("d/m/y"))).(df_pp.tod)

这里发生的事情是这样的：passmissing接受一个函数，并返回一个处理missings 的新函数（通过返回missing）。在括号内，x->Date(x, DateFormat("d/m/y"))我定义了一个新的匿名函数，该函数使用Date适当的DateFormat. passmissing最后，我使用立即返回的函数df_pp.tod，使用 a.沿列广播。如果我把它分开，就更容易看到语法：

myDate(x) = Date(x, DateFormat("d/m/y"))
Date_accepting_missing = passmissing(myDate)
df_pp[:tod] = Date_accepting_missing.(df_pp[:tod])