如何默默地忽略日期时间解析失败？答案

【问题标题】：How to silently ignore datetime parse failures?如何默默地忽略日期时间解析失败？
【发布时间】：2018-10-03 12:19:04
【问题描述】：

Here 是我的错误截图。

Trans_Imp_Date 值未能转换为 pandas 日期时间格式 (yyyy-mm-dd)。但是，其他两列的过程运行良好。

我希望这样，如果特定行的转换为日期时间过程失败，pandas 会忽略该特定行并输出输入而不进行转换（根据错误 = 'ignore' 标志），然后继续转换其余的行。我怎样才能做到这一点？

【问题讨论】：

据我所知，您无法让 Pandas 在失败时忽略坏单元。您需要检查它们并删除或替换它们。
好的，谢谢，我会尝试解决它。我认为错误=忽略应该忽略坏单元格：错误：{'ignore'，'raise'，'coerce'}，默认'raise'如果'raise'，那么无效解析将引发异常如果'coerce'，则无效解析将被设置为 NaT 如果'ignore'，则无效解析将返回输入

【解决方案1】：

使用copy。

如果您稍后通过函数 to_datetime 修改 df_p 中的值，您会发现修改不会传播回原始数据 (p_junjul_trans_orig)，并且 Pandas 会发出警告。

cols = ['Imp_Trans_Date','Trans_Imp_Date','Imposition_Date_of_Hearing']
df_p = p_junjul_trans_orig[cols].copy()

编辑：

数据似乎有些问题，例如跟踪空格，可以通过以下方式检查：

print (df_p['Trans_Imp_Date'].head().tolist())

【讨论】：

在这个阶段我不想修改原始数据（p_junjul_trans_orig），我想保持原样。我想修改“df_p”中的“Trans_Imp_Date”列。
@Falc - 嗯，所以它只失败了一列？如果评论它，没有错误？ chained assignments 应该有问题，但我想它应该对每个 to_datetime 发出警告
是的，那一列失败了，我的所有输出都包含在屏幕截图中。
@Falc - 我现在明白了，检查编辑的答案。顺便说一句，为什么不使用 errors='coerce' 参数将不可解析的值转换为 NaT ？
print (df_p['Trans_Imp_Date'].head().tolist()) 给出输出： ['25/06/2018', '25/06/2018', '20/06 /2018'、'20/06/2018'、'20/06/2018']。我不想使用强制，因为那样我就失去了以前的价值。