Pandas.to_datetime 在给出 15-Jan-0001 时给出错误有没有办法解决这个问题？答案

【问题标题】：Pandas.to_datetime giving an error when given 15-Jan-0001 is there a way around this?Pandas.to_datetime 在给出 15-Jan-0001 时给出错误有没有办法解决这个问题？
【发布时间】：2018-05-18 12:44:51
【问题描述】：

我有一个可以追溯到 0001 年 1 月 15 日的数据集（是的，即 1 CE！），它最初是 0 CE，但由于那一年不存在，我从数据中删除了这 12 个月。

我正在尝试让 pandas 将我的 datasdf.datetime=pd.to_datetime(df.datetime) 中的日期时间字符串转换为内部日期时间对象。

我试过了：

import pandas as pd
df = pd.load_csv(file)
df.datetime = pd.to_dtaetime(df.datetime)

得到：

OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-15 00:00:00

csv 文件的前两行是：

datenum,year,month,day,datetime,data_mean_global,data_mean_nh,data_mean_sh
381,1,1,15,15-Jan-0001 00:00:00,277.876675965034,278.555895908363,277.197456021705

【问题讨论】：

我找到了答案，显然这是一个功能！在我的情况下，使用它的方法是 pd.PeriodIndex(start=date_start,end=date_end,freq="M")

标签： python pandas datetime

【解决方案1】：

一种方法是将这个有问题的值转换为NaTs：

df.datetime = pd.to_dtaetime(df.datetime, errors='coerce')

【讨论】：

这并没有真正帮助，因为它把 NaT（大概不是时间）放到了这个领域。有趣的是，情节现在开始于 1689 年，之前的所有数据都被忽略了。
hmmm，那就有问题了，因为limits。一种可能的解决方案应该是转换为PeriodIndex
再次感谢您！ periodindex 将形成，但不会绘图！ Python 的 datetime 模块确实接受第 1 年，因此下一步是尝试应用它。祝我好运！（或者我可以在 R 中执行此操作）。
仍在研究一个：Pandas 在这里有点麻烦。我可以尝试将数据集放入一个 numpy 数组并从那里绘制。或者可以尝试使用 R 来绘制这个图（可能通过 rpy2 或其他任何名称。
我找到了答案，这显然是一个功能！在我的情况下，使用它的方法是 pd.PeriodIndex(start=date_start,end=date_end,freq="M")