根据条件更改熊猫中的日期值并转换为日期时间答案

【问题标题】：Changing a date value in pandas based on condition and converting to datetime根据条件更改熊猫中的日期值并转换为日期时间
【发布时间】：2018-05-16 18:22:06
【问题描述】：

我有一个数据框，其中有一列看起来像日期，但实际上是一个对象 (type 'O')。该列中的某些值的值为9999-12-31 00:00:00.000。从某种意义上说，它们是一行“无限期”有效的指标。

pd.to_datetime() 在这些值上失败并给出“日期超出范围”错误。我尝试编写一个函数，将值转换为字符串，然后检查第一个字符是否为 9，但这也不起作用。

只是为了让你相信我已经尝试过一些东西，这是我尝试过的两个功能：

def change_to_datetime(df, colname):
    for index, row in df.iterrows():
        string = str(row[12])
        if string[0] == '9':
            row[12] = '2018-01-01 00:00:00.000'
        row[12] = pd.to_datetime(row[12])
    return df

还有：

def change_to_datetime2(df, colname):
    mask = str(df.colname)[0] == '9'
    df.loc[mask, colname] = '2018-01-01 00:00:00.000'
    df[colname] = pd.to_datetime(df[colname])
    return df

我也在这里阅读了其他类似的问题，但它们对我没有帮助。我是熊猫的新手。

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime dataframe

【解决方案1】：

如果9999 是唯一的问题，您可以使用errors='coerce' 将无效输入转换为NaT 空值。然后你可以用'2018-01-01 00:00:00.000'填写这些

使用它并将其分配给您想要的任何列

filler = pd.to_datetime('2018-01-01')
pd.to_datetime(df[colname], errors='coerce').fillna(filler)

【讨论】：

【解决方案2】：

你能用df.replace()替换字符串'9999-12-31 00:00:00.000'吗？

df.replace(to_replace='9999-12-31 00:00:00.000', value='2018-01-01 00:00:00.000', inplace = True)

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.21/generated/pandas.DataFrame.replace.html

【讨论】：