Python 熊猫到datetime不'；I don’我没有按预期工作

我有一个

df

，它的条目大部分是

'yyyymmdd'

日期字符串，但也有一些

'nan'

值。请注意，这里这些

'nan'

是字符串，而不是浮点nan。现在，我想将df中的所有日期字符串转换为pandas datetime格式，同时将

nan

值转换为

nan

，

NaT

等，只要

pd.isnull

可以检测到任何内容

一个直接的想法是将函数与

errors

参数一起使用。如文件所述

错误：{'ignore'、'raise'、'concurve'}

，默认值

'raise'

-如果

'raise'

，则无效解析将引发异常
-如果

“强制”

，则无效解析将设置为

NaT

-如果

“忽略”

，则无效解析将返回输入

因此，我尝试了我的示例

df

            001002.XY 600123.AB 123456.YZ 555555.GO
ipo_date     20100203  20150605       nan  20090501
delist_date       nan  20170801       nan       nan

其中所有值都是

str

，甚至

nan

实际上都是

'nan'

。然后我尝试了

pd.to_datetime（df，errors='concurve'）

，这让我：

Traceback (most recent call last):
  File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2881, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-27-43c41318d6ab>", line 1, in <module>
    pd.to_datetime(df, errors='coerce')
  File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py", line 512, in to_datetime
    result = _assemble_from_unit_mappings(arg, errors=errors)
  File "D:\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\tools\datetimes.py", line 591, in _assemble_from_unit_mappings
    "[{0}] is missing".format(','.join(req)))
ValueError: to assemble mappings requires at least that [year, month, day] be specified: [day,month,year] is missing

我不知道发生了什么事。尽管如此，所有列都有

object

作为

dtype

：

df.dtypes
Out[35]: 
001002.XY    object
600123.AB    object
123456.YZ    object
555555.GO    object
dtype: object

但这似乎不是罪魁祸首：我也对各个专栏进行了测试，结果很好：

pd.to_datetime(df.iloc[0, 0])
Out[33]: 
Timestamp('2010-02-03 00:00:00')
pd.to_datetime(df.iloc[1, 0])
Out[34]: 
NaT

pd.to_datetime(df.iloc[:, 0])
Out[36]: 
ipo_date      2010-02-03
delist_date          NaT
Name: 001002.XY, dtype: datetime64[ns]

---

有人能帮忙或解释一下吗？谢谢

应该稍微不同-将

pd.to_datetime

应用于所有列：

In [6]: df.apply(pd.to_datetime, errors='coerce')
Out[6]:
             001002.XY  600123.AB 123456.YZ  555555.GO
ipo_date    2010-02-03 2015-06-05       NaT 2009-05-01
delist_date        NaT 2017-08-01       NaT        NaT

如果您将数据帧传递给

pd.to_datetime（）

，则它需要（年、月、日和可选的：小时、分钟、秒）等列，以便从单独的列中组合日期时间

发件人：

从数据帧的多个列组装日期时间。钥匙 可以是常见的缩写，如[

年

，

月

，

日

，

分钟

，

second

、

ms

、

us

、

ns

]）或相同的复数形式

---

谢谢我真的应该查阅文档中提供的示例。只是因为它与

系列

一起工作，我自然希望它与

数据帧

一起工作，同样以

applymap

的方式工作。但事实并非如此。