如何在 Pandas 中处理缺失的日期数据，以确保格式化不出错？

在处理包含日期数据的 Pandas DataFrame 时，确保所有日期数据都是有效且无缺失值的，对于避免格式化错误至关重要。以下是一些处理缺失日期数据的步骤：

1. 检查缺失值

首先，你需要检查数据中是否存在缺失值。

import pandas as pd

# 示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "日期": ["2022-01-01", "", "2022-01-03"],
    "其他列": [1, 2, 3]
})

# 检查缺失值
print(df.isnull())

2. 处理缺失值

处理缺失值有几种策略：

• 删除：如果缺失值不多，可以选择直接删除含有缺失值的行。
• 填充：使用某个值或通过某种规则（如前向填充、后向填充）来填充缺失值。
• 预测模型：使用统计模型或机器学习模型预测缺失值。

删除缺失值

# 删除日期列中有缺失值的行
df = df.dropna(subset=["日期"])

填充缺失值

# 使用一个固定值填充缺失值
df['日期'] = df['日期'].fillna('2022-01-02')

# 或者使用前一个值填充
df['日期'] = df['日期'].fillna(method='ffill')

# 或者使用后一个值填充
df['日期'] = df['日期'].fillna(method='bfill')

3. 转换日期格式

在处理完缺失值之后，确保将日期列转换为 datetime 类型。

# 将日期列转换为 datetime 类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'], errors='coerce')

注意：errors='coerce' 参数会将任何无法解析为日期的数据转换为 NaT（Not a Time，Pandas 中的缺失日期标记）。

4. 格式化日期

在确保没有缺失值之后，你可以安全地格式化日期列。

# 定义格式化规则
date_format = "{:%Y-%m-%d}"

# 应用格式化
formatted_df = df.style.format({"日期": date_format})
formatted_df

5. 处理异常值

有时候，异常值可能在转换过程中被忽略，因此检查并处理异常值也很重要。

# 检查异常值，例如未来的日期
df = df[df['日期'] <= pd.to_datetime('today')]

通过这些步骤，你可以确保在进行日期格式化之前，DataFrame 中的日期数据是完整的、准确的，并且没有缺失值。这样可以避免在格式化过程中出现错误。

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43822401/article/details/142549871

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