Python 转换对象格式'；2014-09-15T11:10:34Z'；在字符串或日期时间对象中

我有一个这样的数据框

日期列类型为对象

我想用年份创建一个新的数字列，例如“2014-09-15T11:10:34Z”到“2014”

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如何实现它？

尝试使用字符串切片：

df['year'] = df['funded_date'].str[0:4].astype(int)

如果数据中有空值，请尝试：

df['year'] = pd.to_numeric(df['date'].str[0:4], errors='coerce')

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尝试使用字符串切片：

df['year'] = df['funded_date'].str[0:4].astype(int)

如果数据中有空值，请尝试：

df['year'] = pd.to_numeric(df['date'].str[0:4], errors='coerce')

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确保

funded\u date

是

datetime

：

df['funded_date'] = pd.to_datetime(df['funded_date'])

现在使用

.year

访问器：

df['funded_year'] = df['funded_date'].year

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确保

funded\u date

是

datetime

：

df['funded_date'] = pd.to_datetime(df['funded_date'])

现在使用

.year

访问器：

df['funded_year'] = df['funded_date'].year

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这是对我有效的答案

df['year'] = pd.to_datetime(df['funded_date']).dt.year
data_categoricals['year'] = df['year']  

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这是对我有效的答案

df['year'] = pd.to_datetime(df['funded_date']).dt.year
data_categoricals['year'] = df['year']  

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它引发了以下错误：ValueError:无法将浮点NaN转换为integer@Elasri请尝试引发此错误的第二条语句：ValueError:无法将浮点NaN转换为integer@Elasri尝试第二个语句编辑第二行后，它应该

df['funded_year']=df['funded_date'].year

它在编辑第二行后工作，它应该

df['funded_year']=df['funded_date'].year