Python 熊猫中日期格式不一致的计数

我有一个

object

类型的列，它包含500行日期。我将列类型转换为

date

，并试图获得错误值的计数，以便修复它们

在列的示例中，您可以在第3行和第5行中看到错误值的示例

0      2018-06-14
1      2018-11-12
2      2018-10-09
3      2018-24-08
4      2018-11-12
5      11-02-2018
6      2018-12-31

如果我使用以下代码，我可以确定日期：

dirtyData['date'] = pd.to_datetime(dirtyData['date'],dayfirst=True)

但是我想检查每一行的格式是否为

%Y-%m-%d'

，并首先获取不一致格式的计数。然后更改值

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有可能实现这一点吗？

下面的代码可以工作。然而，正如迈克尔·加德纳所提到的，如果一天不超过12天，它将无法区分天和月

import datetime
import pandas as pd

date_list = ["2018-06-14", "2018-11-12", "2018-10-09", "2018-24-08",
"2018-11-12", "11-02-2018", "2018-12-31"]

series1 = pd.Series(date_list)
print(series1)
#The above code is to replicate your date series


count = 0
for item in series1:
    try:
        datetime.datetime.strptime(item, "%Y-%m-%d") #checks if the date format is Year, Month,Day.
    except ValueError: #if there is a value error then it will count these errors
        count += 1 

print(count)

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我不认为有任何方法可以区分y/m/d和y/d/m，除非日期大于12。