pd.to_datetime中时间object转换datetime实例

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• 数据预处理
• 方式一
• 方式二
• 方式三
• 参考：

时间object转换datetime实例

首先说一下：

• 1/17/07 has the format “%m/%d/%y”
• 17-1-2007 has the format “%d-%m-%Y”

这是一部分的时间转换格式，通过以上的格式，你可以将DataFrame中的时间格式转换为以下等python格式：

0   2007-03-02
1   2007-03-22
2   2007-04-06
3   2007-04-14
4   2007-04-15
Name: date_parsed, dtype: datetime64[ns]

dtype:datetime64，这是转换过后的形式，其实你可以将原数据使用dtype查看列，来看它的格式。你会发现它是object形式的。这个object格式一般是python用来记录可变化的兑现的格式。这个格式并不能认出是时间格式，尽管我们一眼就能看出，但机器不行。

data = pd.read_csv('path')    # 获取data数据
data['date'].head()  # 查看一下日期列

0    01/02/1965
1    01/04/1965
2    01/05/1965
3    01/08/1965
4    01/09/1965
Name: Date, dtype: object

可以看出它为object格式，并非日期格式。

data['date_parsed'] = pd.to_datetime(data['date'], format="%m/%d/%y")

上面我们按python格式转换时间，并添加到新的一列中去。

dara['date_parsed'].head()    #查看一下结果
1
0    1965-01-02
1    1965-01-04
2    1965-01-05
3    1965-01-08
4    1965-01-09

Name: data_parsed, dtype: datetime64[ns]

处理过程中可能会出现问题：

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/tools/datetimes.py in _convert_listlike(arg, box, format, name, tz)
    271                     try:
    272                         result = array_strptime(arg, format, exact=exact,
--> 273                                                 errors=errors)
    274                     except tslib.OutOfBoundsDatetime:
    275                         if errors == 'raise':
 
pandas/_libs/tslibs/strptime.pyx in pandas._libs.tslibs.strptime.array_strptime()
 
ValueError: time data '1975-02-23T02:58:41.000Z' does not match format '%m/%d/%Y' (match)

反复的验证后发现应该是原数据有问题，部分时间数据格式有误：

比如： 1965-01-02，这是正常时间格式，但是有的时间数据是：1965-01-028、1969-011-26 等情况，时间数据长度超过正常的len=10.

因此我们需要数据预处理，清洗数据。

数据预处理

方式一

添加一列记录为每行时间的长度，apply(len)：传入len()函数，处理Date列数据。

data['over_long'] = data['Date'].apply(len)  # 添加一列记录为每行时间的长度，apply(len)：传入len()函数
data.loc[data['over_long'] > 10]    # 输出大于正常数据的行   这里会发现缺失有那么几行在作怪！！！

正常处理：

normal_dates = data.loc[data['over_long'] < 11]    # 筛选出正常数据
normal_dates = normal_dates.copy()        # 拷贝
normal_dates['data_parsed'] = pd.to_datetime(normal_dates['Date'],format='%m/%d/%Y')    # 再次转换时间，没有报错
normal_dates['data_parsed'].head(10)    # 输出查看没问题的数据

方式二

data['date_parsed'] = pd.to_datetime(data['Date'], format = "%m/%d/%Y", errors = 'coerce')

errors = 'coerce'

Pandas数据转换时遇到不能转换的数据转为NaN的参数设置 errors='coerce'

Pandas 提供了一个可选的参数 errors，传入 errors='coerce'，Pandas 遇到不能转换的数据就会赋值为 NaN（Not a Number）

在这里，Pandas 遇到不能转化的时间数据后会赋值 Nan 并跳过。

方式三

data['date_parsed'] = pd.to_datetime(data['Date'], infer_datetime_format=True)

infer_datetime_format: boolean类型, default False

如果设定为True并且 parse_dates 可用，那么pandas将尝试转换为日期类型，如果可以转换，转换方法并解析。在某些情况下会快5~10倍。

在这里，Pandas 遇到不能转化的时间数据后会跳过。

参考：

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