过滤掉Python DataFram中格式不正确的datetime值

Question

我有一个数据框，其中一列存储日期。你知道吗

但是，其中一些日期是格式正确的datetime对象，如'2018-12-24 17:00:00'，而另一些则不是，并且存储为'20181225'。你知道吗

当我尝试使用plotly绘制这些时，格式不正确的值变成了EPOCH日期，这是一个问题。你知道吗

有没有什么办法我可以得到一个数据帧的副本，只有那些行的日期格式正确？你知道吗

我试过用

clean_dict= dailySum_df.where(dailySum_df[isinstance(dailySum_df['time'],datetime.datetime)])

方法，但由于“Array conditional must be same shape as self”错误而无法工作。你知道吗

    dailySum_df = pd.DataFrame(list(cursors['dailySum']))

    trace = go.Scatter(
        x=dailySum_df['time'],
        y=dailySum_df['countMessageIn']

    )
    data = [trace]
    py.plot(data, filename='basic-line')

Answer 1

尝试使用解析数据帧的dates列dateutil.parser.parse文件应用函数。你知道吗

Answer 2

应用dateutil.parser，另请参阅我的答案here：

import dateutil.parser as dparser
def myparser(x):
    try:
       return dparser.parse(x)
    except:
       return None

df = pd.DataFrame( {'time': ['2018-12-24 17:00:00', '20181225', 'no date at all'], 'countMessageIn': [1,2,3]})
df.time = df.time.apply(myparser)
df = df[df.time.notnull()]

输入：

                  time  countMessageIn
0  2018-12-24 17:00:00               1
1             20181225               2
2       no date at all               3

输出：

                 time  countMessageIn
0 2018-12-24 17:00:00               1
1 2018-12-25 00:00:00               2

与Gustavo的解决方案不同，它可以处理没有可识别日期的行，并根据您的问题过滤掉这些行。你知道吗

如果原始时间列可能包含日期本身以外的其他文本，请包含fuzzy=True参数，如here所示。你知道吗