Pandas中to_datetime函数解析错误年份问题的解决方法

在本文中，我们将介绍使用Pandas时常见的解析错误年份问题，以及如何使用to_datetime函数解决此问题。

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问题描述

在使用to_datetime函数时，常常出现年份解析错误的情况。例如，我们有一个日期字符串’2021-13-01’，我们想将其转换为日期格式，但to_datetime函数会将其解析为’2022-01-01’，显然与原始日期不符。

这是由于to_datetime函数默认情况下假定年份为4位数，如果解析到的年份数字小于4位数，则会自动进行年份转换，此时就会导致上述问题。

解决方法

解决该问题的方法有两种：

方法一：修改日期格式字符串使之符合to_datetime函数要求

我们可以将日期格式字符串中的年份替换为4位数，即将’2021-13-01’改为’2021-2013-01’，此时to_datetime函数就能正确解析年份。

代码实例：

import pandas as pd

date_str = '2021-13-01'
date_revised = date_str[:5] + '20' + date_str[5:]
date = pd.to_datetime(date_revised)
print(date)
# output: 2021-01-13 00:00:00

方法二：通过to_datetime函数的参数进行设置

我们可以通过to_datetime函数的yearfirst和dayfirst参数来修改年份和日期的解析顺序。

• yearfirst：设为True表示日期字符串中年份位于首位，设为False则表示日期字符串中年份位于末位，默认为False；
• dayfirst：设为True表示日期字符串中日数位于首位，设为False则表示日期字符串中日数位于末位，默认为False。

代码实例：

import pandas as pd

date_str = '2021-13-01'
date = pd.to_datetime(date_str, yearfirst=True)
print(date)
# output: 2021-01-13 00:00:00

总结

通过本文的介绍，我们了解到了to_datetime函数解析错误年份问题的两种解决方法。在实际使用Pandas时，我们应该根据具体情况选择适合的解决方法，以确保数据的正确性和可靠性。