考虑以下组成的CSV：
from io import StringIO
data = """value,date
7,null
7,10/18/2008
621,(null)"""
fake_file = StringIO(data)
我想使用pandas.read_csv读取此文件,使用na_values参数处理空值,使用parse_dates和date_parser处理日期：
import pandas as pd
date_parser = lambda c: pd.datetime.strptime(c, '%m/%d/%Y')
df = pd.read_csv(fake_file, parse_dates=['date'], date_parser=date_parser, na_values=['null', '(null)'])
在Python 3.5中运行此代码给了我：
File "<ipython-input-11-aa5bcf0858b7>", line 1, in <lambda>
date_parser = lambda c: pd.datetime.strptime(c, DATE_FMT)
TypeError: strptime() argument 1 must be str, not float
所以似乎首先处理空值然后尝试解析日期…
我知道我可以这样做：
df = pd.read_csv(fake_file, na_values=['null', '(null)'])
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%m/%d/%Y')
但我真正的问题是如何一举处理日期格式化和NaN处理……
解决方法:
使用to_datetime格式和错误=’coerce’：
date_parser = lambda c: pd.to_datetime(c, format='%m/%d/%Y', errors='coerce')
df = pd.read_csv(fake_file, parse_dates=['date'], date_parser=date_parser)
print (df)
value date
0 7 NaT
1 7 2008-10-18
2 621 NaT
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