Python pd.to_datetime-用什么填充缺少的值

我有一个包含70列和200000条记录的数据框。有6个dmy格式的日期字段，我想更改为pd.datetime格式。 日期列为

[“接受日期”、“终止日期”、“结束日期”、“开始日期”、“开始日期”、“国防部”]

我使用以下代码将它们更改为datetime

for col in [["ADMIDATE", "DISDATE", "EPIEND", "EPISTART", "OPDATE_01", "DOD"]]:
    df1[col] = pd.to_datetime(df1[col], format='%d/%m/%Y')

我犯了一个错误

ValueError: to assemble mappings requires at least that [year, month, day] be specified: [day,month,year] is missing

正在查找我发现缺少%的空值的数量

DISDATE-4.0%， OPDATE_01-14.0%， 国防部-82.0%

其他日期列没有缺少的值。 我想知道如何使用.fillna（0），但这不能满足pd.to_datetime的要求。

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如何强制转换包含日期项的字段？我无法删除它们。

这篇文章有帮助吗？它解释了如何处理缺少的值。如果合适，您可以尝试使用缺失值两侧的值来插值这些缺失值。尝试

errors='improve'

时没有任何乐趣。我真的无法插值，因为包含条目的字段将有助于计算，而不必保留为空的字段。请尝试df1[col]=pd.to_datetime（df1[col]，dayfirst=True）如果指定格式，则必须确保所有条目都满足此格式。dayfirst=True是一个不太严格的参数。不幸的是，同样的错误。可能需要重新考虑我的设计。