Python pandas read_table parse_dates:另一列的dict中已存在新的日期列？

作为a（强制将错误格式的日期转换为NAs）的一个潜在解决方案，我尝试在pandas 0.18.0中读取时将两列转换为日期。（不清楚这是否可行，或者只能从一列或多列中编译一个日期索引。）

我不理解（其中一个？）新日期列已经在未受影响列的dict中的错误

导入行的内容如下：

treatments = pd.read_table(filename,usecols=[0,3,4,6], engine='c',parse_dates=[[3],[4]])

数据文件以

LopNr   SJUKHUS MVO INDATUMA    UTDATUMA    HDIA    DIAGNOS OP  PVARD   EKOD1   EKOD2   EKOD3   EKOD4   EKOD5   ICD
1562    21001   046 20030707    20030711    I489A   I489A I509      2                       10
1562    21001   046 2003o730    20030801    I501    I501 I489A  DG001   2                       10

错误是

ValueError: New date column already in dict DIAGNOS

---

我想您需要

pd.read\u表（文件名，usecols=[0,3,4,6]，引擎=[c]，解析日期=[3,4]

我误读了手册！抱歉。尽管如此，我还是收到了一个

索引器：列表索引超出范围的错误，即使它与这里的主题无关。我应该使用与新数据帧对应的列号，而不是原始数据文件吗？
treatments=pd.read_table（文件名，usecols=[0,3,4,6]，engine='c'，parse_dates=[1,2]）
工作正常，但对于格式错误的
INDATUMA
强制NA

s维护一列数据类型

object

。。您必须对两个COL使用转换器，或者随后对其进行处理以获得所需的数据类型