pandas 为什么会出现“ValueError：NaTType不支持strftime'即使它不为空？

gwbalxhn 于 2023-01-19 发布在其他

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如果我说错了，请原谅，当数据为null或空时会发生AFAIK ValueError: NaTType does not support strftime，但我的数据不是。
假设我有这个 Dataframe 。

df = pd.DataFrame({'personnel_number': ['123', '345', '567', '789', '000', '4444'],
                 'expiry_date': ['2020-12-07', '2099-12-04', '2019-08-30', '2022-03-19', '2020-09-06', '9999-12-31']})

我想用下面的代码把它转换成日期类型格式。

for exp_date in df['expiry_date']:
    date = pd.to_datetime(exp_date, errors='coerce').strftime('%Y-%m-%d')
    print(date)

但不知何故，当循环到达最后一个数据（“9999-12-31”日期数据）时，我总是得到这个错误。

ValueError: NaTType does not support strftime

我想9999年听起来不太合理，但这是我拥有的数据，我不能改变它。那么，我能做什么呢？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/58948809/why-do-i-get-valueerror-nattype-does-not-support-strftime-even-though-its-no

2条答案

按热度按时间

nvbavucw1#

我认为这里的循环是不必要的，使用pd.to_datetime与列，然后Series.dt.strftime：

df['expiry_date'] = pd.to_datetime(df['expiry_date'], errors='coerce').dt.strftime('%Y-%m-%d')
print(df)
  personnel_number expiry_date
0              123  2020-12-07
1              345  2099-12-04
2              567  2019-08-30
3              789  2022-03-19
4              000  2020-09-06
5             4444         NaT

错误原因是参数errors='coerce'为'wrong'日期时间创建了缺失值NaT，因为此处超出了时间戳限制：

In [92]: pd.Timestamp.min
Out[92]: Timestamp('1677-09-21 00:12:43.145225')

In [93]: pd.Timestamp.max
Out[93]: Timestamp('2262-04-11 23:47:16.854775807')

赞(0）回复(0）举报 2023-01-19

zrfyljdw2#

进口Pandas当PD
日期= www.example.com日期时间（表达式日期，错误="强制"）.字符串时间（" %Y- % m- % d"）pd.to_datetime(exp_date, errors='coerce').strftime('%Y-%m-%d')
而且，你可以做的是：
日期= www.example.com日期时间（表达式日期，格式=" %Y- % m- % d"，错误="强制"）pd.to_datetime(exp_date, format ='%Y-%m-%d', errors='coerce')

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