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Python - Pandas - 将 YYYYMM 转换为日期时间

coder 2023-08-21 原文

初学者 python(因此也是 pandas)用户。我正在尝试将一些数据导入 Pandas 数据框。其中一列是日期，但格式为“YYYYMM”。我已尝试执行大多数论坛回复所建议的操作:

df_cons['YYYYMM'] = pd.to_datetime(df_cons['YYYYMM'], format='%Y%m')

虽然这不起作用(ValueError:未转换的数据仍然存在:3)。该列实际上包括每年的附加值，MM=13。消息来源将此行用作过去一年的平均值。我猜 to_datetime 有问题。

谁能提供一个快速的解决方案，要么去掉所有年平均值(最后两位数为“13”的那些)，要么让 to_datetime 忽略它们？

最佳答案

传递 errors='coerce' 然后 dropna NaT 行:

df_cons['YYYYMM'] = pd.to_datetime(df_cons['YYYYMM'], format='%Y%m', errors='coerce').dropna()

duff 月份值将转换为 NaT 值

In[36]:
pd.to_datetime('201613', format='%Y%m', errors='coerce')

Out[36]: NaT

或者，您可以在转换前过滤掉它们

df_cons['YYYYMM'] = pd.to_datetime(df_cons.loc[df_cons['YYYYMM'].str[-2:] != '13','YYYYMM'], format='%Y%m', errors='coerce')

虽然这可能会导致对齐问题，因为返回的 Series 需要具有相同的长度，所以只传递 errors='coerce' 是一个更简单的解决方案

关于Python - Pandas - 将 YYYYMM 转换为日期时间，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45215525/

PythonPandascode39YYYYMM

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