Как преобразовать столбец в дату и время, игнорируя скрытые строковые значения

Question

Я пытаюсь преобразовать несколько столбцов в datetime, большинство из которых сработало, хотя один или два содержат несколько уникальных строковых значений, которые не будут преобразованы.Код, который я использовал:

energy['EFD'] =  pd.to_datetime(energy['EFD'])

Большинство значений для 'EFD' имеют формат 2011-05-31 00:00:00, однако, в отличие от других моих столбцов, он содержит строковые значения, такие как '15 Months', '36 months from start', что портит .to_datetime.

Есть ли способ игнорировать их и изменить остаток на datetime?

Спасибо

Answer 1

Используйте errors='ignore' с pd.to_datetime.Из документации, используя этот флаг:

Если дата не соответствует ограничениям временной метки, передача ошибки = 'игнорировать' вернет исходный ввод вместо того, чтобы вызывать любое исключение.

Так что вам просто нужно применить его как

energy['EFD'] =  pd.to_datetime(energy['EFD'], errors='ignore')