熊貓發現日期以外的值

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我有一個熊貓數據框，其中有包含日期的列。熊貓發現日期以外的值

我需要確保沒有別的，但日期包含在這些列中。有沒有人有任何建議如何做到這一點？我想過簡單地找到哪些行包含日期以外的類型的數據 - 雖然我不知道如何對其進行編碼。

任何幫助，將不勝感激！

2017-06-20 Pierre Corbin

爲什麼你就不能嘗試轉換元素轉換成日期對象，如果失敗，則會損壞數據。 –

這將有助於看到你認爲什麼是有效日期的例子，除了你可以做'df ['Date'] = pd.to_datetime（errors ='coerce'）'，然後調用'df .dropna（）'因爲任何無效的日期字符串將被轉換爲'NaT' – EdChum

如果數據未包含NaN S或None的價值觀，需要檢查是否所有的字符串衣被合計可轉換爲datetime使用apply與to_datetime和參數errors='coerce'，如果某個值無法解析什麼回報NaT。因此，然後用all添加notnull的面具，並選擇與loc：

df = pd.DataFrame({'a':['2015-02-04','2015-02-05','2015-02-06'], 
        'b':['2015-02-06','2015-02-06', 'u'], 
        'c':['2015-01-01','d','2015-02-06']}) 
print (df) 
      a   b   c 
0 2015-02-04 2015-02-06 2015-01-01 
1 2015-02-05 2015-02-06   d 
2 2015-02-06   u 2015-02-06 

cols = ['a','b','c'] 
mask = df[cols].apply(pd.to_datetime, errors='coerce').notnull().all() 
print (mask) 
a  True 
b False 
c False 
dtype: bool 

print (df.loc[:, mask]) 
      a 
0 2015-02-04 
1 2015-02-05 
2 2015-02-06

或者，如果需要檢查，如果一些列有已經dtypedatetime使用DataFrame.select_dtypes：

df['a'] = pd.to_datetime(df['a']) 
print (df) 
      a   b   c 
0 2015-02-04 2015-02-06 2015-01-01 
1 2015-02-05 2015-02-06   d 
2 2015-02-06   u 2015-02-06 

print (df.dtypes) 
a datetime64[ns] 
b   object 
c   object 
dtype: object 

print (df.select_dtypes(include=['datetime'])) 
      a 
0 2015-02-04 
1 2015-02-05 
2 2015-02-06

來源

2017-06-20 08:15:34 jezrael

熊貓發現日期以外的值

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