只需使用to_datetime并设置errors='coerce'为处理达芙数据：
In [321]:
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce')
df
Out[321]:
Date
0 2014-10-20 10:44:31
1 2014-10-23 09:33:46
2 NaT
3 2014-10-01 09:38:45
In [322]:
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 1 columns):
Date 3 non-null datetime64[ns]
dtypes: datetime64[ns](1)
memory usage: 64.0 bytes
调用的问题strptime是，如果字符串或dtype不正确，它将引发错误。
如果您这样做，那么它将起作用：
In [324]:
def func(x):
try:
return dt.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%s')
except:
return pd.NaT
df['Date'].apply(func)
Out[324]:
0 2014-10-20 10:44:31
1 2014-10-23 09:33:46
2 NaT
3 2014-10-01 09:38:45
Name: Date, dtype: datetime64[ns]
但是使用内置to_datetime而不是调用会更快，apply后者实际上只是循环播放您的系列。
In [326]:
%timeit pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce')
%timeit df['Date'].apply(func)
10000 loops, best of 3: 65.8 µs per loop
10000 loops, best of 3: 186 µs per loop
我们在这里看到使用to_datetime速度快了3倍。
602392714
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