筛选出Python数据帧中格式不正确的日期时间值

我有一个数据框，其中一列存储日期

但是，其中一些日期是格式正确的datetime对象，如

'2018-12-24 17:00:00'

，而其他日期则不是，并存储为

'20181225'

当我尝试使用plotly绘制这些时，格式不正确的值被转换为历元日期，这是一个问题

是否有任何方法可以获得数据框的副本，其中只包含格式正确的日期行

我试着用

clean_dict= dailySum_df.where(dailySum_df[isinstance(dailySum_df['time'],datetime.datetime)])

方法，但由于“数组条件必须与self的形状相同”错误，它无法工作

    dailySum_df = pd.DataFrame(list(cursors['dailySum']))

    trace = go.Scatter(
        x=dailySum_df['time'],
        y=dailySum_df['countMessageIn']

    )
    data = [trace]
    py.plot(data, filename='basic-line')

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尝试使用dateutil.parser.parse和apply函数解析数据帧的dates列

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尝试使用dateutil.parser.parse和apply函数解析数据帧的dates列

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应用

dateutil.parser

，另请参见我的答案：

输入：

                  time  countMessageIn
0  2018-12-24 17:00:00               1
1             20181225               2
2       no date at all               3

输出：

                 time  countMessageIn
0 2018-12-24 17:00:00               1
1 2018-12-25 00:00:00               2

与Gustavo的解决方案不同，它可以处理完全没有可识别日期的行，并根据您的问题过滤掉这些行

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如果原始时间列可能包含日期本身以外的其他文本，请包括所示的

fuzzy=True

参数。

应用

dateutil.parser

，另请参见我的答案：

输入：

                  time  countMessageIn
0  2018-12-24 17:00:00               1
1             20181225               2
2       no date at all               3

输出：

                 time  countMessageIn
0 2018-12-24 17:00:00               1
1 2018-12-25 00:00:00               2

与Gustavo的解决方案不同，它可以处理完全没有可识别日期的行，并根据您的问题过滤掉这些行

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如果原始时间列可能包含日期之外的其他文本，请包括所示的

fuzzy=True

参数。

谢谢，这很有效！很抱歉，我花了这么长时间才回复并接受。谢谢，这很有效！很抱歉，我花了这么长时间才回复并接受。