Python 熊猫：为“无”值设置默认日期时间

我有一个Pandas数据框架，其中的列包含日期作为字符串（类似SQL的格式）。但是，许多单元格包含

None

值。我试图使用

to_datetime

将这些列转换为日期，并为包含

None

值的单元格设置一个“默认”值。示例代码如下：

import pandas as pd

>>> d = {'a': [1,2,3],
        'd1': ['2016-01-01','2015-10-02',None],
        'd2': [None,'2016-04-03',None]}
>>> df = pd.DataFrame(d)
>>> print df
   a          d1          d2
0  1  2016-01-01        None
1  2  2015-10-02  2016-04-03
2  3        None        None


>>> date_cols = ['d1','d2']
>>> df[date_cols] = df[date_cols].apply(pd.to_datetime)
>>> print df
   a         d1         d2
0  1 2016-01-01        NaT
1  2 2015-10-02 2016-04-03
2  3        NaT        NaT

将有效字符串转换为日期非常简单，我只想将

NaT

替换为

default\u date

。这就是我希望最终数据帧的外观：

>>> default_date = '2015-01-01'
>>> print df
   a         d1         d2
0  1 2016-01-01 2015-01-01
1  2 2015-10-02 2016-04-03
2  3 2015-01-01 2015-01-01   

---

使用

fillna

df[date_cols] = df[date_cols].fillna(pd.to_datetime('2015-01-01'))
df

---

最后调用

fillna

不起作用？