如何在Python中将float类型列转换为datetime64类型？

针对float类型列转datetime64失败的情况，分以下几种场景处理：

场景1：float列是年份数值（如2020.0、2021.5） #

如果你的数据是年份（含小数可能代表季度/月份比例），按需求处理后转换：

• 若仅需整数年份，先转整数再转datetime：

  newdf["Year_Sold"] = pd.to_datetime(df["Year_Sold"].astype(int), format="%Y")
  

• 若保留带小数的年份（如2020.25代表2020年第一季度），直接转换并处理异常值：

  newdf["Year_Sold"] = pd.to_datetime(df["Year_Sold"], errors="coerce", format="%Y")
  

场景2：float列是Excel日期序列号（如44197对应2021-01-01） #

Excel的日期以浮点数存储（1对应1900-01-01，存在闰年bug），转换时需指定起始原点：

newdf["Year_Sold"] = pd.to_datetime(df["Year_Sold"], unit="D", origin="1899-12-30")

场景3：列中存在NaN或无效浮点值 #

先将浮点值转为字符串并清理，再强制转换无效值为NaT：

newdf["Year_Sold"] = pd.to_datetime(df["Year_Sold"].astype(str).str.strip(), errors="coerce")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Richard Oppong Kwarteng