pandas习题 119：解析日期字符串处理缺失值

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（编码题）前台把 8 月会议室预约记录导出成一张表，但日期列全是字符串，且有空值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "会议室": ["A101", "B205", "A101", "C303"],
    "预约日期": ["2024-08-16", "2024-08-17", None, "2024-08-19"]
})
df
# ...

需求：

用 一行 pd.to_datetime() 把 预约日期 列解析成真正的 datetime64[ns] 类型，缺失值保持为 NaT。
打印转换后的 DataFrame 及其 dtypes。

参考答案

代码如下：

(
    df.assign(预约日期 = lambda x: pd.to_datetime(x.预约日期))
)
'''
    会议室   预约日期
0  A101 2024-08-16
1  B205 2024-08-17
2  A101        NaT
3  C303 2024-08-19
'''

(
    df.assign(预约日期 = lambda x: pd.to_datetime(x.预约日期))
    .dtypes
)
'''
会议室             object
预约日期    datetime64[ns]
dtype: object
'''

（完）

pandas习题 119：解析日期字符串处理缺失值

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