使用str.split拆分日期并展开时，如何避免单日期行返回NaN值？

问题原因 #

你的代码中pd.to_datetime使用了dayfirst=True参数，会强制按日/月/年解析日期，但单个日期是YYYY-MM-DD格式（年-月-日），解析时会把20当成日，超出合法日期范围导致返回NaN；另外最后一行转换结果未赋值回原列，导致转换操作未生效（从你给出的处理结果看，实际运行时可能补了赋值，但核心问题是格式解析冲突）。

修正代码 #

import pandas as pd

# 模拟原始数据
data = {"Event Date": ["2020-07-16", "31/03/2022, 26/11/2018, 31/01/2028"]}
df = pd.DataFrame(data)

# 去除空格并拆分多日期
df["Event Date"] = df["Event Date"].str.replace(' ', '').str.split(",")
df = df.explode("Event Date")

# 自动识别日期格式转换，避免强制dayfirst导致格式冲突
df['Event Date'] = pd.to_datetime(df['Event Date'], infer_datetime_format=True, errors='coerce')

# 若需保留原始日期字符串格式（而非datetime类型），可使用以下代码
# df['Event Date'] = df['Event Date'].apply(
#     lambda x: pd.to_datetime(x, infer_datetime_format=True).strftime('%Y-%m-%d') 
#     if pd.notna(pd.to_datetime(x, infer_datetime_format=True, errors='coerce')) 
#     else x
# )

print(df)

处理后结果 #

如果需要保留原始的日期字符串格式（比如31/03/2022），可以启用代码中注释的部分，转换后再转回对应字符串格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lostcoder