我想从SPSS中将日期类型变量读入Python数据框，如果缺少日期，则会收到错误消息，并且不确定如何解决？就像一个缺失的数值如何被编码为NaN一样，对于缺失的日期变量，我也想要类似的东西。
# Read in SPSS Database
with sRW.SavReaderNp('C:/Users/Sam/Downloads/File.sav') as reader:
record = reader.all()
SPSS_df = pd.DataFrame(record)
错误：
回溯（最近通话最近）：文件 “ C：/Users/Sam/Python/Program.py”，第17行 SPSS_df = pd.DataFrame（record）
文件 “ C：\ Users \ Sam \ Python \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ frame.py”， 第436行，在 init 中 mgr = init_dict（数据，索引，列，dtype = dtype）
文件 “ C：\ Users \ Sam \ Python \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ internals \ construction.py”， init_dict中的第257行 返回arrays_to_mgr（数组，数据名称，索引，列，dtype = dtype）
文件 “ C：\ Users \ Sam \ Python \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ internals \ construction.py”， 第82行，在arrays_to_mgr中 数组= _homogenize（数组，索引，dtype）
文件 “ C：\ Users \ Sam \ Python \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ internals \ construction.py”， _homogenize中的第323行 val，index，dtype = dtype，copy = False，raise_cast_failure = False
文件 “ C：\ Users \ Sam \ Python \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ internals \ construction.py”， sanitize_array中的第664行 subarr = _try_cast（数据，dtype，副本，raise_cast_failure）
文件 “ C：\ Users \ Sam \ Python \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ internals \ construction.py”， _try_cast中的第784行 subarr = may_cast_to_datetime（arr，dtype）
文件 “ C：\ Users \ Sam \ Python \ venv \ lib \ site-packages \ pandas \ core \ dtypes \ cast.py”， 第1100行，时间可能在 值= tslibs.conversion.ensure_datetime64ns（值）
文件“ pandas_libs \ tslibs \ conversion.pyx”，第123行，在 pandas._libs.tslibs.conversion.ensure_datetime64ns
文件“ pandas_libs \ tslibs \ np_datetime.pyx”，第118行，在 pandas._libs.tslibs.np_datetime.check_dts_bounds pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime：越界 纳秒级时间戳：1-01-01 00:00:00
print（记录）显示以下内容，实际数据集较大，但实际上实际上是问题所在的最后一行。
(b'86600 ', '2019-08-05T00:00:00.000000')
(b'86600 ', '2019-08-05T00:00:00.000000')
(b'86600 ', '0001-01-01T00:00:00.000000')