Pandas.to_datetime转换0001年日期报错，如何解决？

这个问题的核心原因很明确：Pandas默认使用的datetime64[ns]数据类型有严格的时间范围限制——它只能表示从1677-09-21 00:12:43.145225到2262-04-11 23:47:16.854775807之间的日期，公元1年的日期远远超出了这个范围，所以会触发OutOfBoundsDatetime错误。

下面是几个可行的解决办法，按推荐程度排序：

1. 使用Python引擎解析日期 #

Pandas的pd.to_datetime提供了engine='python'参数，它会调用Python标准库的datetime模块（依赖dateutil）来解析日期，支持更早的时间范围。直接修改你的代码即可：

import pandas as pd
df = pd.read_csv(file)  # 注意你原代码里的`load_csv`是笔误，正确方法是`read_csv`
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'], engine='python')

解析完成后，datetime列的类型会变成object（存储Python原生的datetime.datetime对象），这样就能正常处理公元1年的日期了，同时保留完整的时分秒信息。

2. 利用拆分好的年月日列构造日期 #

你的CSV里已经有year、month、day列，直接用这些列构造日期会更可靠，避免字符串解析可能出现的格式问题，同样搭配engine='python'：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']], engine='python')

如果需要保留时分秒，可以手动补充：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day']], engine='python') + pd.to_timedelta('00:00:00')

3. 注意事项 #

• 使用object类型的datetime列时，部分Pandas时间序列专属函数（比如resample、rolling）的性能可能会比datetime64[ns]稍差，但对于包含极早日期的数据集来说，这是必要的折中。
• 确保你的环境安装了python-dateutil库（Pandas通常会自动依赖它，如果没有的话可以用pip install python-dateutil安装）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paula Thomas