ValueError:未转换的数据仍然存在：00

Question

我使用pd.to_datetime（）方法将一列字符串转换为datetime对象。

import pandas as pd import numpy as np

main = pd.read_csv('correctedstats.csv', nrows = 50) main['Date'] =
pd.to_datetime(main['Date'], format = '%d/%m/%y')

这给了我以下的错误-

回溯（最近一次调用）：文件“/Users/pranavmarla/jama/lib/python3.6/site packages/pandas/core/tools/datetimes.py”，第448行，在类似于列表的日期时间值中，tz=conversion。datetime_to_datetime64（arg）文件“pandas/_libs/tslibs/conversion.pyx”，第200行，pandas格式_图书馆。tslibs。转变datetime_to_datetime64类型错误：无法识别的值类型：

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

回溯（最近一次调用last）：文件“mergeDates.py”，第8行，在main['Date']=pd中。to_datetime（main['Date'].astype（str），格式=“%d/%m/%y”）文件“/Users/pranavmarla/jama/lib/python3.6/site packages/pandas/util/_decorators.py”，包装返回函数（*args，**kwargs）文件“/Users/pranavmarla/jama/lib/python3.6/site packages/pandages/core/tools/datetimes.py”，第778行，to_datetime values=convert（arg._values，True，format）File“/Users/pranavmarla/jama/lib/python3.6/site packages/pandas/core/tools/datetimes.py”，第451行，在"convert"listlike"datetimes raise e File“/Users/pranavmarla/jama/lib/python3.6/site packages/pandates/core/tools/datetimes.py”中，第416行，在"convert"转换"列表状"datetimes arg“pandas/_-libs/tslibs/strptime.pyx”，第148行，在pandas中。_-libs.tslibs.strptime.array_-strptime-ValueError:未转换的数据保留：00

日期是'03/01/00'的格式

如果按以下方式将日期文本输入函数，代码运行良好

pd.to_datetime('03/01/00', format = '%d/%m/%y')

我做错了什么？

编辑-公司测试。csv-

0          1.0             34.0  Asian Paints        15.90  INE021A01026    03/01/00
1          2.0             34.0  Asian Paints        16.06  INE021A01026    04/01/00
2          3.0             34.0  Asian Paints        15.96  INE021A01026    05/01/00
3          4.0             34.0  Asian Paints        15.73  INE021A01026    06/01/00
4          5.0             34.0  Asian Paints        16.07  INE021A01026    07/01/00
5          6.0             34.0  Asian Paints        17.29  INE021A01026    10/01/00
6          7.0             34.0  Asian Paints        17.30  INE021A01026    11/01/00
7          8.0             34.0  Asian Paints        17.40  INE021A01026    12/01/00
8          9.0             34.0  Asian Paints        17.45  INE021A01026  13/01/2000
9         10.0             34.0  Asian Paints        17.08  INE021A01026  14/01/2000
10        11.0             34.0  Asian Paints        17.14  INE021A01026  17/01/2000
11        12.0             34.0  Asian Paints        17.25  INE021A01026  18/01/2000
12        13.0             34.0  Asian Paints        17.47  INE021A01026  19/01/2000
13        14.0             34.0  Asian Paints        17.52  INE021A01026  20/01/2000
14        15.0             34.0  Asian Paints        17.74  INE021A01026  21/01/2000
15        16.0             34.0  Asian Paints        19.10  INE021A01026  24/01/2000
16        17.0             34.0  Asian Paints        20.61  INE021A01026  25/01/2000
17        18.0             34.0  Asian Paints        19.71  INE021A01026  27/01/2000
18        19.0             34.0  Asian Paints        20.03  INE021A01026  28/01/2000
19        20.0             34.0  Asian Paints        19.19  INE021A01026  31/01/2000
20        21.0             34.0  Asian Paints        19.18  INE021A01026    01/02/00
21        22.0             34.0  Asian Paints        19.17  INE021A01026    02/02/00
22        23.0             34.0  Asian Paints        19.00  INE021A01026    03/02/00
23        24.0             34.0  Asian Paints        19.03  INE021A01026    04/02/00

编辑-解决！“我的日期”列有两种类型的日期；

21/01/2000

和

02/02/00

我使用了pd的errors属性。to_datetime（）方法创建两个独立的列，然后将它们合并为所需的列

pd.to_datetime(main,format = '%d/%m/%y', errors = 'coerce')

和

pd.to_datetime(main,format = '%d/%m/%Y', errors = 'coerce')

我们欢迎一个更优雅的解决方案

Answer 1

尝试将推断日期时间格式传递为true，这可能是因为在数据中，日期不是传递的格式

pd.to_datetime(df['Date'], infer_datetime_format=True) 

或传递错误='ignore'

pd.to_datetime(df['Date'], format = '%d/%m/%y',errors='ignore')

Answer 2

这里有一个很好的方法来查看函数失败的地方：

df = pd.DataFrame({'date': ['03/01/00','13/01/2000','00/01/00']})

def date_format(f):
    try:
        return pd.to_datetime(f)
    except Exception as e:
        return e.args

print(df['date'].apply(date_format))

0          2000-03-01 00:00:00
1          2000-01-13 00:00:00
2    (month must be in 1..12,)