Excelの列にないときに、Pandas df列から時間を削除するにはどうすればよいですか？

Question

私は2つのワークシートをパンダのデータフレームに分けて読みました。どちらも日付発行列を持っています。

両方のワークシートで、列はdd/mm/yyyyとしてExcelに保持されます。

WS1

13/02/2017 
01/02/2017 
08/11/2016 
05/08/2016 
16/03/2017 

53 2017-02-13 
51 2017-02-01 
22 2016-11-08 
0 2016-08-05 
63 2017-03-16 
Name: Date Issued, dtype: datetime64[ns] 

しかし、WS2

08/03/2017 
24/08/2016 
28/11/2016 
26/10/2016 
10/03/2017 


0 2017-03-08 00:00:00 
1 2016-08-24 00:00:00 
2 2016-11-28 00:00:00 
3 2016-10-26 00:00:00 
4 2017-03-10 00:00:00 
Name: Date Issued, dtype: object 

なぜそれがdtypesが異なっていて、どのように私は時間を削除する適用することができるということですか？

コードは、現在私が使用しようとしましたパンダ

df = pd.read_excel(file, 'ws2') 
df = df.loc[:, ['Date Issued', 'Person ID', 
          'First Name', 'Surname', 'Type', 'Amount']] 
df = df.sort_values(by=['Surname']) 
df['Date Issued'] = pd.to_datetime(df_loan['Date Issued'], dayfirst=True) 

に対処するための通常の外に何もないように見えます。

df['Date Issued'] = pd.to_datetime(df['Date Issued'], dayfirst=True) 

ただし、次のエラーが発生します。

TypeError: invalid string coercion to datetime 

また、

df['Date Issued'] = df['Date Issued'].astype('datetime64[ns]') 

ただし、このエラーが発生しました。

ValueError: Error parsing datetime string " " at position 1 

Answer 1

少なくとも1つの非datetime値があるようです。

ので、パラメータerrors='coerce'を必要とするためto_datetimeにNaT（日時のNaN）にこれらの値を変換します

df['Date Issued'] = pd.to_datetime(df['Date Issued'], dayfirst=True, errors='coerce')