to_datetime：“未转换的数据仍然存在”错误

to_datetime 是 pandas 库中的一个函数，用于将各种日期时间表示转换为 pandas 的 DatetimeIndex 或 Timestamp 对象。当你遇到“未转换的数据仍然存在”的错误时，通常意味着在尝试转换的数据中存在一些无法被解析为日期时间的值。

基础概念

to_datetime 函数的基本用法如下：

import pandas as pd

# 示例数据
data = ['2021-01-01', '2021-01-02', 'not a date', '2021-01-04']

# 尝试转换
try:
    pd.to_datetime(data)
except ValueError as e:
    print(e)

错误原因

错误“未转换的数据仍然存在”通常是由以下原因造成的：

数据格式不一致：数据中混杂了不同格式的日期时间字符串，或者有些根本不是日期时间格式。
非法字符：数据中包含了无法解析为日期时间的字符，如字母或其他符号。
缺失值：数据中有空值或缺失值。

解决方法

1. 检查并清理数据

在转换之前，先检查并清理数据中的非法值或缺失值。

import pandas as pd

# 示例数据
data = ['2021-01-01', '2021-01-02', 'not a date', '2021-01-04']

# 清理数据：移除无法解析的值
cleaned_data = [d for d in data if pd.to_datetime(d, errors='coerce') is not pd.NaT]

# 转换
try:
    datetime_data = pd.to_datetime(cleaned_data)
    print(datetime_data)
except ValueError as e:
    print(e)

2. 使用 `errors='coerce'` 参数

to_datetime 函数有一个 errors 参数，可以设置为 'coerce'，这样无法解析的值会被转换为 NaT（Not a Time），而不是抛出错误。

import pandas as pd

# 示例数据
data = ['2021-01-01', '2021-01-02', 'not a date', '2021-01-04']

# 使用 errors='coerce'
datetime_data = pd.to_datetime(data, errors='coerce')
print(datetime_data)

3. 自定义解析函数

如果数据格式非常复杂，可以编写自定义的解析函数来处理特殊情况。

import pandas as pd

# 示例数据
data = ['2021-01-01', '2021-01-02', 'not a date', '2021-01-04']

def custom_parser(date_str):
    try:
        return pd.to_datetime(date_str)
    except ValueError:
        return pd.NaT

# 应用自定义解析函数
datetime_data = data.apply(custom_parser)
print(datetime_data)