Python- Pandas -将YYYYMM转换为日期时间

初学者python(因此也称为pandas)用户。我正在尝试将一些数据导入pandas数据框。列之一是日期，但格式为“YYYYMM”。我已尝试做大多数论坛回复所建议的操作:

df_cons['YYYYMM'] = pd.to_datetime(df_cons['YYYYMM'], format='%Y%m')

不过，这不起作用(ValueError: unconverted data remains: 3)。该列实际上包含每年的附加值，MM = 13。消息来源将该行用作过去一年的平均值。我猜to_datetime对此有问题。

谁能提供一种快速的解决方案，或者剔除所有的年度平均值(后两位数字为“13”的平均值)，或者让to_datetime忽略它们？

最佳答案

传递errors='coerce'，然后dropna传递NaT行:

df_cons['YYYYMM'] = pd.to_datetime(df_cons['YYYYMM'], format='%Y%m', errors='coerce').dropna()

达芙月值将转换为NaT值

In[36]:
pd.to_datetime('201613', format='%Y%m', errors='coerce')

Out[36]: NaT

或者，您可以在转换之前将其过滤掉

df_cons['YYYYMM'] = pd.to_datetime(df_cons.loc[df_cons['YYYYMM'].str[-2:] != '13','YYYYMM'], format='%Y%m', errors='coerce')

尽管这可能会导致对齐问题，因为返回的Series必须具有相同的长度，所以仅传递errors='coerce'是一个更简单的解决方案