Python：将对象列转换为datetime并与当前日期进行比较

Question

我的数据框有一个包含

等日期的列

+-----+---------------------+
| Nr  |        Date         |
+-----+---------------------+
| 146 | 2011-03-11 00:00:00 |
| 654 | 2014-05-16 00:00:00 |
| 312 | 2020-12-01 00:00:00 |
| 675 | 9999-12-31 00:00:00 |
+-----+---------------------+

现在我想将它们（当前类型对象）转换为数据框中的类型日期时间，并将它们与当前日期进行比较。

转换时，我试过

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format = '%Y-%m-%d %H:%M:%S')

但它返回错误：

OutOfBoundsDatetime：超出界限纳秒时间戳：9999-12-31 00:00:00

结果应该是相同的数据框，但仅限于有效日期。因此，应删除所有已经过了日期的行，只保留未来的日期：

+-----+---------------------+
| Nr  |        Date         |
+-----+---------------------+
| 312 | 2020-12-01 00:00:00 |
| 675 | 9999-12-31 00:00:00 |
+-----+---------------------+

感谢您的支持。

Answer 1

Pandas使用以纳秒分辨率表示的时间戳。由于时间戳存储在64位数字中，因此时间戳的范围是有限的，应该介于某个范围之间。

范围指定为here

Answer 2

此 OutOfBoundsDatetime：超出界限纳秒时间戳：9999-12-31 00:00:00 错误是因为您将字符串转换为日期 9999 的日期时间。

大熊猫的时间戳限制仅为584年（1677-2262）

Answer 3

如果您只想保留未来的日期，并且希望保留9999年的日期，则可以执行以下操作：

df['Date'][(pd.to_datetime(df['Date'], errors = 'coerce') > pd.to_datetime('today')) | (pd.to_datetime(df['Date'], errors = 'coerce').isnull())]

这适用于您显示的数据，但对于任何NaT都会传递True，所以要小心。