我正在尝试读取日期格式为（UK）13/01/1800的文件，但是某些日期是1667年以前的，不能用纳秒级时间戳表示（请参见http：//pandas.pydata。 org / pandas-docs / stable / gotchas.html＃gotchas-timestamp-limits）。我从该页面了解到我需要创建自己的PeriodIndex来覆盖所需的范围（请参阅http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#timeseries-oob），但我无法理解如何将csv阅读器中的字符串转换为此periodindex中的日期。
到目前为止，我有：
span = pd.period_range('1000-01-01', '2100-01-01', freq='D')
df_earliest= pd.read_csv("objects.csv", index_col=0, names=['Object Id', 'Earliest Date'], parse_dates=[1], infer_datetime_format=True, dayfirst=True)
如何将跨度应用于日期阅读器/转换器，以便可以在数据框中创建PeriodIndex / DateTimeIndex列？
您可以尝试通过以下方式进行操作：
fn = r'D:\temp\.data\36987699.csv'
def dt_parse(s):
d,m,y = s.split('/')
return pd.Period(year=int(y), month=int(m), day=int(d), freq='D')
df = pd.read_csv(fn, parse_dates=[0], date_parser=dt_parse)
输入文件：
Date,col1
13/01/1800,aaa
25/12/1001,bbb
01/03/1267,ccc
测试：
In [16]: df
Out[16]:
Date col1
0 1800-01-13 aaa
1 1001-12-25 bbb
2 1267-03-01 ccc
In [17]: df.dtypes
Out[17]:
Date object
col1 object
dtype: object
In [18]: df['Date'].dt.year
Out[18]:
0 1800
1 1001
2 1267
Name: Date, dtype: int64
PS，您可能想try ... catch在dt_parse()函数中添加块以捕获ValueError:异常-结果int()...
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