经过切碎的日期时间

Question

在过去的几个小时里，我一直在试图解决以下问题。

在我来自自动化系统的一个大数据集中，有一个DATE_TIME值，对于午夜的行，它的值没有整整一个小时，比如:12-5月-2017年0:16:20。

当我尝试将其转换为日期(以便它可用于转换)时，如下所示：

df['DATE_TIME'].astype('datetime64[ns]')

我得到以下错误：

Error parsing datetime string "12-MAY-2017  0:16:20" at position 3

我试着写一些REGEX来取出每一篇文章，但是由于这个时间可能是一个字符或两个字符，我什么也找不到。它似乎也不是为每个peice编写正则表达式的理想解决方案。

对此有什么想法吗？

Answer 1

尝试使用日期时间()方法：

df['DATE_TIME'] = pd.to_datetime(df['DATE_TIME'], errors='coerce')

参数errors='coerce'将处理无法转换为datatime dtype的字符串

Answer 2

我想你只需要pandas.to_datetime：

df  = pd.DataFrame({'DATE_TIME':['12-MAY-2017 0:16:20','12-MAY-2017 0:16:20']})
print (df)
             DATE_TIME
0  12-MAY-2017 0:16:20
1  12-MAY-2017 0:16:20

df['DATE_TIME'] = pd.to_datetime(df['DATE_TIME'])
print (df)
            DATE_TIME
0 2017-05-12 00:16:20
1 2017-05-12 00:16:20

被astype转换为numpy似乎是成问题，因为需要strings in ISO 8601 date or datetime format

df['DATE_TIME'].astype('datetime64[ns]')

ValueError:错误解析日期时字符串“12-5-2017 0:16:20”位于第3位置

编辑：

如果datetimes中断(一些字符串或ints)，则使用MaxU答案。