python - 将字符串转换为日期并删除数据框一列中的非日期

Question

我有一个数据框，我将其从一列分成两列，如下所示。

df_all_files = pd.DataFrame(df_all_files.string.str.split('.',1).tolist(), columns = ['string','the_date'])

这给了我一堆文件扩展名和一堆日期，都在同一列中。我想将任何看起来可能是日期的内容强制转换为实际日期，并删除任何不是日期的内容。这可行吗？

这是我之前的示例。

                                                                     string     the_date

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-rw-r--r--   64 30067    10224         616 Dec 03 19:23 ASEJPN_ModelHolidays    20181201
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这就是我想要的样子。

                                                                     string     the_date

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现在，我正在运行这个单行代码。

df_all_files['the_date'] = df_all_files['the_date'].dt.date

我收到此错误。

AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values

我也尝试过这个。

df_all_files['the_date'] = df_all_files['string'].astype('datetime64[ns]')

一旦遇到非日期，就会出现此错误。

ValueError: ('Unknown string format:', 'ach1')

Answer 1

使用 pd.to_datetime 将您的系列转换为 datetime首先，使用errors='coerce'确保不可转换的值被 NaN 替换:

df_all_files['the_date'] = pd.to_datetime(df_all_files['the_date'], errors='coerce').dt.date

但是，我强烈建议您避免转换为 dt.date因为这会将您的系列转换为 object dtype系列datetime.date对象，而不是高效的 Pandas datetime系列。

以下是使用 Python 引起的问题的 4 个示例 datetime.date或datetime.datetime带有 Pandas 的对象:

1. TypeError: Cannot compare type 'Timestamp' with type 'date'
2. Parse a Pandas column to Datetime
3. Why my code didn't select data from Pandas dataframe?
4. Filtering pandas dataframe by day