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我已導入CSV文件，該文件具有混合數據格式 - 一些由read_csv識別的日期格式，以及一些Excel串行日期時間格式（例如41,866.321）。處理具有混合日期格式的Pandas數據框列
數據導入後，列類型顯示爲對象（給定不同類型的數據）和日期（這兩種格式）都有dtype字符串。
我想使用to_datetime方法將已識別的字符串日期格式轉換爲dataframe列中的日期時間，將不能識別的字符串保留爲excel格式，然後我可以隔離並更正脫機行。但是，除非我逐行應用方法（方式太慢），否則無法執行此操作。
有沒有人有一個更聰明的方式來解決這個問題？
更新：已經找到了更多的解決方案，使用coerce = True強制列數據類型轉換，然後標識可以交叉引用回原始文件的空值。但是，如果有更好的方法來做到這一點（例如修復無法識別的時間戳），請讓我知道。
df1['DateTime']=pd.to_datetime(df1['Time_Date'],coerce=True)
nulls=df1['Time_Date'][df1['Time_Date'].notnull()==False]
您的解決方案聽起來很合理。儘管您可能希望將解決方案放在答案框中，然後將其作爲正確答案接受。這樣它就會顯示爲在未來搜索的人的答案。 –
謝謝JD已經這麼做了 –