超出范圍的納秒級時間戳

Question

我在Googlespeedsheet中有一個格式如下的變量['date_hiring']

16.01.2016

我將其導入Python，變量具有對象類型。 我嘗試轉換為日期時間

from datetime import datetime
data['date_hiring'] = pd.to_datetime(data['date_hiring'])

我得到

OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 16-01-06 00:00:00

我從這個熊貓知道偏移前滾后加上一個月的偏移量超出了納秒時間戳

由於熊貓以納秒分辨率表示時間戳，因此可以使用64位整數表示的時間限制為大約584年

但在Googlespeedsheet中的原始數據中，我沒有類似“ 16.01.06”的數據

就像2006年6月16日一樣

所以問題在於轉換

如何改善呢？

Answer 1

根據文檔 ， dayfirst字段默認為false：

dayfirst：布爾值，默認為False

因此，它必須確定那里有一個錯誤的日期，並試圖將其解釋為一天中的某個時間。

但是即使那樣，它可能也不認為16點是幾小時或幾分鍾，因此它嘗試將其轉換為秒。 但是有一個額外的小數點，所以它放棄了，說我不喜歡小數秒。 （或類似的東西。）

我認為您可以通過提供明確的格式字符串或至少設置dayfirst來解決此問題 。