超出纳秒时间戳

Question

我在 Googlespeedsheet 中有一个变量 ['date_hiring']，格式类似于

16.01.2016

我在 Python 中导入它，变量有一个对象类型。我尝试转换为日期时间

from datetime import datetime
data['date_hiring'] = pd.to_datetime(data['date_hiring'])

我得到了

OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 16-01-06 00:00:00

我从这个pandas out of bounds nanosecond timestamp after offset rollforward plus adding a month offset 知道

由于 pandas 以纳秒分辨率表示时间戳，因此 可以使用 64 位整数表示的时间跨度限制为 大约 584 年

但在 Googlespeedsheet 的原始数据中，我没有像“16.01.06”这样的数据

就像'16.06.2006'

所以问题在于转换

如何改进？

Answer 1

根据documentation，dayfirst字段默认为false：

dayfirst : 布尔值，默认为 False

所以它肯定认为那里的日期格式不正确，并试图将其解释为一天中的时间。

但即便如此，它可能也不认为 16 点可以是小时或分钟，因此它试图将其转换为秒。但是有一个额外的小数点，所以它放弃了，说我不喜欢小数秒。 （或类似的东西。）

我认为您可以通过给出明确的格式字符串或至少设置 dayfirst 来修复它。