加速解析函数dateutil

Question

使用 dateutil 我创建了一个函数，该函数检查 csv 中的数据是否为日期，如果不是，则将其从数据框中删除，但我的速度有问题，对数十万行的字符串或 int 进行类似检查需要 1-2 秒，但这需要更多时间日期检查时间不超过 1 分钟。我需要一些提示，如何加快速度，也许 pandas 库中有一些功能

df = pd.read_csv(filename, delimiter='|', dtype=str)
for i, ColumnValueDate in enumerate(df[column]):
     try:
        df.loc[i, column[0]] = parse(str(ColumnValueDate)).strftime("%Y-%m-%d")
    except ParserError as ex:
        dataframeIndexToDelete.append(i)
        print(ex)
df = df.drop(dataframeIndexToDelete)

Answer 1

您可以在列上使用

to_datetime

和

errors='coerce'

，然后删除所有

NaT

（不是时间）的值：

df[column] = pd.to_datetime(df[column], errors='coerce')
df = df[~df[column].isna()]