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使用包含错误的不一致字符串格式的日期列简化了巨大的 df：

df_length = 10000
df = pd.DataFrame({
        "to_ignore": np.random.randint(1, 500, df_length),
        "date": np.random.choice(["11 Nov 2018", "Feb 2019", "2021-11-02", "asdf"], df_length),
    })

我们需要将datecol 转换为 datetime，但找不到在可用时间内不删除数据或进程的解决方案。连续尝试格式化errors='ignore'：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%b %Y', errors='ignore')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%d %b %Y', errors='ignore')

但是对于错误的字符串（“asdf”），col 似乎不受影响。连续尝试格式errors='coerce'显然会丢失数据。

我们尝试了 dateparser，df['date'] = df['date'].apply(lambda x: dateparser.parse(x))它有点工作，只是它有时会出错（2019-02-02 应该是 2019-02-01）：

     to_ignore       date
0          115 2019-02-02
1          285        NaT
...

这也非常慢（玩df_length）。

有什么好方法可以做到这一点？

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1 回答 1

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弄清楚了。df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], errors='coerce')是高性能的并捕获常见的格式。我的问题假设情况并非如此，因为我已纠正格式错误以帮助其他人避免混淆。

如果您需要捕获复杂字符串中的日期，您可以创建一个函数以在匹配正则表达式dateparser.parse()时根据需要使用：

def date_process(x):
    if bool(re.search("^\D\D\D \d\d\d\d$", x)):
        return dt.datetime.strptime(x, "%b %Y")
    elif bool(re.search("^\d\d \D\D\D \d\d\d\d$", x)):
        return dt.datetime.strptime(x, "%d %b %Y")
    elif bool(re.search("^\d\d\d\d-\d\d-\d\d$", x)):
        return dt.datetime.strptime(x, "%Y-%m-%d")
    else:
        return dateparser.parse(x)

df['date'] = df['date'].apply(date_process)
于 2021-11-03T04:24:50.280 回答