当使用to_datetimepanda方法时，对象是不可许可的错误

Question

我正在学习使用python的pandas库。我试图使用to_datetime方法，但出现以下错误"ValueError:无法汇编日期时间："int"对象不可许可"。

这是我的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from urllib import request
request.urlretrieve ("https://raw.githubusercontent.com/jakevdp/data-CDCbirths/master/births.csv","births.csv")
births= pd.read_csv('births.csv')
births=births.groupby(['year','month','day'],as_index=False).agg('sum')
dates=births.drop(['births'],axis=1)
dates=dates.astype('int')
dates.head()

当我运行时，df打印的日期似乎没有问题：

year    month   day 
0   1969    1   1  
1   1969    1   2 
2   1969    1   3   
3   1969    1   4 
4   1969    1   5

然后我运行：

pd.to_datetime(dates)

我得到了上述错误。它可能是什么？

感谢您的真知灼见。

Answer 1

只需在pd.to_datetime()方法中传递errors参数，并将其设置为等于'coerce'

dates=pd.to_datetime(dates,errors='coerce')

注意：-如果上述方法造成任何问题，请使用以下方法：-

使用join()方法和for loop:-

datetime=[]
for x in range(0,len(dates)):
datetime.append(' '.join(['-'.join([str(dates.loc[x,'year']),str(dates.loc[x,'month']),str(dates.loc[x,'day'])])]))

然后：-

dates['date']=datetime

最后使用to_datetime()方法：-

dates['date']=pd.to_datetime(dates['date'],errors='coerce')
dates=dates.drop(columns=['year','month','day'])

dates:-的输出

date
0       1969-01-01
1       1969-01-02
2       1969-01-03
3       1969-01-04
4       1969-01-05
...     ...
7562    1988-12-27
7563    1988-12-28
7564    1988-12-29
7565    1988-12-30
7566    1988-12-31

Answer 2

正如@serge所指出的，有些日子有错误的值，导致转换失败。一旦数据被过滤，一切都很好。

最佳