如何使用 Python Pandas to_datetime 方法修复 ParserError:year 0 is out of range:0000-00-00

Question

我正在尝试将列“travel_start”转换为日期时间对象。

Dashboard["travel_start"] = pd.to_datetime(Dashboard["travel_start"])

但我收到以下错误：

ParserError: year 0 is out of range: 0000-00-00

当我尝试从数据框中的列中过滤“travel_start”列时。我看到下面的日期：

4922     0000-00-00
5592     0000-00-00
6647     0000-00-00
6796     0000-00-00
6941     0000-00-00
8223     0000-00-00
8391     0000-00-00
10137    0000-00-00
10197    0000-00-00
10744    0000-00-00
11128    0000-00-00
12304    0000-00-00
12511    0000-00-00
13307    0000-00-00
13681    0000-00-00
14381    0000-00-00
15160    0000-00-00
16330    0000-00-00
17734    0000-00-00
18148    0000-00-00
19389    0000-00-00
19643    0000-00-00
20372    0000-00-00
21412    0000-00-00
21757    0000-00-00
21879    0000-00-00
21978    0000-00-00
23216    0000-00-00
24375    0000-00-00
25660    0000-00-00

对此的计数表明，这种情况发生了 56 次，我认为使用这些错误将其转换为 NaT 并不明智。你认为我可以把它们改成什么？或者做？

非常感谢您的意见。谢谢

Answer 1

Pandas 使用 pandas.Timestamp 类型来存储日期和时间，而不是 python 的 datetime.datetime。

时间戳的最小/最大值为：

• pd.Timestamp.min # return Timestamp('1677-09-21 00:12:43.145224193')
• pd.Timestamp.max # return Timestamp('2262-04-11 23:47:16.854775807')

在您的情况下，我们可以清楚地看到这些行的日期只是丢失/未知。

正如 @jezrael 建议使用pd.to_datetime(Dashboard["travel_start"],errors='coerce')并将所有 NaT 视为未知。