pd.to_datetime设置errors='ignore'无转换效果的异常行为问题

pandas中pd.to_datetime的errors='ignore'参数逻辑为：只要列中存在任意一个无法匹配指定格式的元素，整列会直接原样返回，不会仅转换符合格式的部分内容，这就是使用该参数无转换效果的原因。

核心思路是先通过coerce模式完成合法日期的转换，再用原列内容填充转换失败产生的NaN值，代码如下：

# 第一步：转换合法日期，非法日期转为NaN
date_series = pd.to_datetime(result["Action"], format="%A %B %d %Y", errors="coerce")
# 第二步：用原列的原始值填充NaN，保留非日期内容
result["Action"] = date_series.fillna(result["Action"])

最终Action列的dtype会显示为object，这是正常现象：因为列内同时存在datetime类型的日期值和字符串类型的非日期值，pandas混合类型列统一用object作为存储类型。你可以通过type(result.loc[目标行索引, "Action"])验证符合格式的内容已经成功转换为Timestamp类型。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者justin.cherveny