我读了一个包含日期的CSV文件。某些日期可能格式错误，我想找到这些日期。使用以下方法，我希望第二行是NaT。但是熊猫似乎忽略了指定的格式，无论我设置infer_datetime_format还是设置exact。
import pandas as pd
from io import StringIO
DATA = StringIO("""date
2019 10 07
2018 10
""")
df = pd.read_csv(DATA)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format="%Y %m %d", errors='coerce', exact=True)
结果是
date
0 2019-10-07
1 2018-10-01
该pandas.to_datetime文件指的strftime（）和strptime（）的行为，但是当我用普通的Python测试它的工作原理：
datetime.datetime.strptime(' 2018 10', '%Y %m %d')
我得到期望值错误：
ValueError: time data ' 2018 10' does not match format '%Y %m %d'
我想念什么？
仅供参考：这个问题到to_datetime无效，似乎是相关的，但有所不同，并且现在已经解决。我的熊猫版本为0.25.2。
这是一个已知的错误，有关详细信息，请参见github。
由于我们需要一个解决方案，因此提出了以下解决方法。请注意，在我的问题中，我过去read_csv一直将可复制的代码段保持为较小且简单。我们实际使用的read_fwf是一些示例数据（time.txt）：
2019 10 07 + 14:45 15:00 # Foo
2019 10 07 + 18:00 18:30 # Bar
2019 10 09 + 13:00 13:45 # Wrong indentation
我觉得说行号也是个好主意，所以我增加了一些伏都教：
class FileSanitizer(io.TextIOBase):
row = 0
date_range = None
def __init__(self, iterable, date_range):
self.iterable = iterable
self.date_range = date_range
def readline(self):
result = next(self.iterable)
self.row += 1
try:
datetime.datetime.strptime(result[self.date_range[0]:self.date_range[1]], "%Y %m %d")
except ValueError as excep:
raise ValueError(f'row: {self.row} => {str(excep)}') from ValueError
return result
filepath = 'time.txt'
colspecs = [[0, 10], [13, 18], [19, 25], [26, None]]
names = ['date', 'start', 'end', 'description']
with open(filepath, 'r') as file:
df = pd.read_fwf(FileSanitizer(file, colspecs[0]),
colspecs=colspecs,
names=names,
)
解决方案基于此答案。如何在熊猫中使用read_fwf跳过空白行？。请注意，这不适用于read_csv。
现在，我收到以下预期的错误：
ValueError: row: 3 => time data ' 2019 10 ' does not match format '%Y %m %d'
如果有人有更复杂的答案，我很高兴学习。
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