轉換「％M /％d /％Y」串索引到大熊貓的日期時間指數

當我嘗試使用pd.to_datetime功能pd.to_datetime(df.index)到指數轉換成日期時間指數，我得到了錯誤消息OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-01 00:00:00

它看起來像大熊貓無法檢測到正確的字符串格式，我怎麼可以將索引轉換爲日期時間索引？

感謝

的'pd.to_datetime（）'可以檢測到這種格式。其實我有一行缺少索引，這會導致錯誤。檢查接受的答案。 – user5025141

的錯誤消息的樣子，看來你可能有串'1/1/0001'您的索引。例如，

df = pd.DataFrame([1,2], index=['09/26/2007', '1/1/0001']) 
pd.to_datetime(df.index)

引發

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

此錯誤的出現是因爲DatetimeIndex使用NumPy的datetime64[ns] S的不能代表日期0001-01-01的陣列。 dtype只能表示dates in the range [1678 AD, 2262 AD]。

有一個pandas github issue討論這個限制。

目前，推薦的解決方案是使用一個PeriodIndex代替DatetimeIndex的：

df = pd.DataFrame([1,2], index=['09/26/2007', '1/1/0001']) 
df.index = pd.PeriodIndex(df.index, freq='D')

產生

  0 
2007-09-26 1 
1-01-01  2

2016-08-23 20:25:18 unutbu

我試過'df [df.index =='1/1/0001']'，它是空的。我不知道我怎麼能找到那個不好的約會，因爲它不應該存在。 – user5025141

嘗試'df ['dates'] = pd.to_datetime（df.index，errors ='coerce'）'。（這會將無效字符串轉換爲'NaT'（非一次性）對象。）然後查看'df.loc [pd.isnull（df ['dates']）]''。 – unutbu

謝謝！我發現那個日期，它錯過了日期。該行的索引是空的。處理完它後，'pd.to_datetime（）'完美無缺。非常感謝！ – user5025141

回答