Я переключил источник данных с CSV на запрос SQL.Ранее я успешно конвертировал бы все maturity_date
в 2261, если бы они были больше, чем в этом году через (@jezrael):
df_With_NaN = pd.read_sql(strSql, pyodbc.connect(connstr))
m = df_With_NaN['maturity_date'].str[:4].astype(float) > 2261
df_With_NaN['maturity_date'] = df_With_NaN['maturity_date'].mask(m, '2261' + df_With_NaN['maturity_date'].str[4:])
Но теперь я получаю сообщение об ошибке в этой строке:
df_With_NaN['maturity_date'] = pd.to_datetime(df_With_NaN['maturity_date'])
OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 9999-12-31 00:00:00
Тип данных:
maturity_date 460862 non-null object
Требуется ли дополнительное преобразование для обслуживания SQL Server в Pandas?