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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
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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/pandas-datetime-fix/ 部分信息可能已经过时
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