120 字
1 分钟
关于pandas.to_datetime对不同时间格式使用时发生报错的情况
https://dreaife-team.atlassian.net/browse/DREAITE-39
在看菜鸟的pandas对格式错误清洗时，发现菜鸟提供的代码在我现在的版本跑不通。
把报错在网上找了半天都是把报错errors参数给修改的。
最后重看了下报错信息，发现把format改成mixed，告诉pandas数据格式混合就可以（汗），应该是python3版本太新的问题
报错代码：
import pandas as pd
# 第三个日期格式错误data = { "Date": ['2020/12/01', '2020/12/02' , '20201226'], "duration": [50, 40, 45]}
df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2", "day3"])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
print(df.to_string())错误信息：
ValueError: time data "20201226" doesn't match format "%Y/%m/%d", at position 2. You might want to try: - passing `format` if your strings have a consistent format; - passing `format='ISO8601'` if your strings are all ISO8601 but not necessarily in exactly the same format; - passing `format='mixed'`, and the format will be inferred for each element individually. You might want to use `dayfirst` alongside this.修复代码：
import pandas as pd
# 第三个日期格式错误data = { "Date": ['2020/12/01', '2020/12/02' , '20201226'], "duration": [50, 40, 45]}df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2", "day3"])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='mixed')# df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'],format="%Y/%m/%d",errors='ignore')
print(df.to_string()) 分享
如果这篇文章对你有帮助，欢迎分享给更多人！
关于pandas.to_datetime对不同时间格式使用时发生报错的情况
https://dreaife.tokyo/cn/posts/pandas-datetime-fix/ 部分信息可能已经过时
相关文章 智能推荐
1
pandas基础使用
cs-base Pandas是一个基于Python的开源数据分析库，提供了DataFrame和Series两种主要数据结构，适用于处理结构化数据。它支持数据清洗、转换、分析和可视化。安装Pandas后，可以通过简单的代码创建和操作Series和DataFrame，包括基本操作、数据过滤和属性获取。此外，Pandas还支持CSV和JSON文件的读取与处理，并提供数据清洗功能，如处理空值和重复数据。
2
Java线程池使用
cs-base 使用ThreadPoolExecutor手动声明线程池以避免OOM风险，监测线程池状态并建议不同业务使用不同线程池。合理配置线程池参数，避免重复创建和耗时任务，确保线程池命名以便于问题定位。注意线程池与ThreadLocal的共用问题，推荐使用TransmittableThreadLocal解决上下文传递问题。
3
实验8 WEB服务器的部署与应用
cs-base 实验旨在理解电子邮件系统结构、客户端与服务器通信及SMTP、POP3协议。通过在阿里云上安装和部署Nginx与Apache，实验展示了静态和动态网页的访问，解决了依赖包安装问题，并提高了对Linux配置软件的掌握与编程能力。
4
scipy基础使用学习
cs-base SciPy是基于NumPy的开源Python库，广泛应用于数学、科学和工程领域，提供优化、线性代数、积分、插值等功能。安装方法包括使用pip命令，且可通过模块如scipy.optimize和scipy.sparse处理优化和稀疏矩阵。SciPy还支持图结构和空间数据处理，提供多种距离计算方法，并能与Matlab交互，执行显著性检验和统计分析。
5
实验7 HTTP协议分析与测量
cs-base 实验旨在了解HTTP协议及其报文结构，掌握使用tcpdump和wireshark进行HTTP数据包抓取与分析。通过下载新疆大学主页，分析HTTP版本、IP地址、状态码、内容字节数及头部字段。实验中解决了连接错误的问题，并提高了编程能力和对HTTP协议的理解。