如何使用null将字符串转换为datetime – python,pandas？

我有一个系列有一些日期时间(作为字符串)和一些空值为’nan’：

import pandas as pd, numpy as np, datetime as dt
df = pd.DataFrame({'Date':['2014-10-20 10:44:31', '2014-10-23 09:33:46', 'nan', '2014-10-01 09:38:45']})

我正在尝试将这些转换为日期时间：

df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%s'))

但我得到错误：

time data 'nan' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M:%s'

所以我试着把它们变成实际的空值：

df.ix[df['Date'] == 'nan', 'Date'] = np.NaN

并重复：

df['Date'] = df['Date'].apply(lambda x: dt.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%s'))

但后来我得到了错误：

must be string, not float

解决这个问题的最快方法是什么？

解决方法:

只需使用to_datetime并设置errors =’coerce’来处理duff数据：

In [321]:

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce')
df
Out[321]:
                 Date
0 2014-10-20 10:44:31
1 2014-10-23 09:33:46
2                 NaT
3 2014-10-01 09:38:45

In [322]:

df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 1 columns):
Date    3 non-null datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1)
memory usage: 64.0 bytes

调用strptime的问题是,如果字符串或dtype不正确,它将引发错误.

如果你这样做,那么它会工作：

In [324]:

def func(x):
    try:
        return dt.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%s')
    except:
        return pd.NaT

df['Date'].apply(func)
Out[324]:
0   2014-10-20 10:44:31
1   2014-10-23 09:33:46
2                   NaT
3   2014-10-01 09:38:45
Name: Date, dtype: datetime64[ns]

但是使用内置的to_datetime会更快,而不是调用apply,它实际上只是循环遍历你的系列.

计时

In [326]:

%timeit pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce')
%timeit df['Date'].apply(func)
10000 loops, best of 3: 65.8 µs per loop
10000 loops, best of 3: 186 µs per loop

我们在这里看到使用to_datetime的速度提高了3倍.