Python 3.x 将包含字符串和缺失的列转换为DateTime

我有一个数据框，其中包含许多日期，数据类型为：object，采用字符串格式。但是，条目有时会丢失或不包含带日期的字符串。以下是一个例子：

data = [{"date_string" : "01:01:2019 00:00:00"}, {"date_string" : " "}, {"date_string" : np.NaN}]
df = pd.DataFrame(data)

将字符串转换为DateTime会引发错误：

df.date_string = df.date_string.apply(pd.to_datetime)


ValueError: String does not contain a date.

有没有办法绕过缺少日期的条目？

的文档说明：

因此，您应该传递errors='concurve'以绕过无效的日期时间值：

df.date_string.apply(pd.to_datetime,errors='coerce')

或不适用于单个列：

pd.to_datetime(df.date_string,errors='coerce')

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使用df.date\u string.applypd.to\u datetime，errors='concurve'处理了一个charme！如果你愿意，把它作为答案贴出来，我会把它标记为完整的：谢谢！非常感谢。回答得好@瑞秋没问题，我只是担心这是个骗局。但是找不到。干杯我的荣幸。我也查过了。无论如何，我觉得自己有点愚蠢。菜鸟错误。。。没有更仔细地阅读文档。非常感谢。

pd.to_datetime(df.date_string,errors='coerce')

0   2019-07-22
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Name: date_string, dtype: datetime64[ns]