間違った日付時刻がパンダ

Question

データスクレイプ

で拾ったので、私はそれを掻き取ったときのタイムスタンプを持つウェブサイトからデータを掻き取ってきました。私が手

path ='law_scraped' 
files = glob.glob(path + "/*.csv") 

frame = pd.DataFrame() 

for f in files: 
    df = pd.read_csv(f) 

    df['dtScraped'] = df['dtScraped'].str.replace("|", " ") 

    try: 
     df['dtScraped'] = pd.to_datetime(df['dtScraped'], format = "%Y/%m/%d %H:%M:%S") 
    except Exception as e: 
     df['dtScraped'] = pd.to_datetime(df['dtScraped']) 

    frame = pd.concat([frame, df], ignore_index=True) 

：私は、私はそれが次のコードを使用してこすりしかしとき、2017年9月14日午後01時56分28秒と2017年9月16日午後02時43分05秒の間には、日付を持っていない見ることができるようにあなたは以下を参照することができますとしてのデータと一致しない日付時刻：あなたのタイムスタンプを想定し

+-----------+---------------------+-------+-------------------+ 
|   |  dtScraped | odds | team    | 
+-----------+---------------------+-------+-------------------+ 
|  15117 | 2017-09-14 14:00:00 | 7.75 | Feyenoord   | 
|  15118 | 2017-09-14 14:00:00 | 1.446 | Manchester City | 
|  15119 | 2017-09-14 14:00:00 | 5.01 | Draw    | 
|  15120 | 2017-09-14 14:00:00 | 4.73 | NK Maribor  | 
|  15121 | 2017-09-14 14:00:00 | 1.869 | Spartak Moscow | 
|  15122 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.65 | Draw    | 
|  15123 | 2017-09-14 14:00:00 | 1.694 | Liverpool   | 
|  15124 | 2017-09-14 14:00:00 | 5.16 | Sevilla   | 
|  15125 | 2017-09-14 14:00:00 | 4.25 | Draw    | 
|  15126 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.53 | Shakhtar Donetsk | 
|  15127 | 2017-09-14 14:00:00 | 2.19 | Napoli   | 
|  15128 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.58 | Draw    | 
|  15129 | 2017-09-14 14:00:00 | 2.15 | RB Leipzig  | 
|  15130 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.5 | AS Monaco   | 
|  15131 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.73 | Draw    | 
|  15132 | 2017-09-14 14:00:00 | 1.044 | Real Madrid  | 
|  15133 | 2017-09-14 14:00:00 | 34.68 | APOEL Nicosia  | 
|  15134 | 2017-09-14 14:00:00 | 23.04 | Draw    | 
|  15135 | 2017-09-14 14:00:00 | 2.33 | Tottenham Hotspur | 
|  15136 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.12 | Borussia Dortmund | 
|  15137 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.69 | Draw    | 
|  15138 | 2017-09-14 14:00:00 | 1.52 | FC Porto   | 
|  15139 | 2017-09-14 14:00:00 | 7.63 | Besiktas JK  | 
|  15140 | 2017-09-14 14:00:00 | 4.32 | Draw    | 
| 144009 | 2017-09-14 14:00:00 | 7.75 | Feyenoord   | 
| 144010 | 2017-09-14 14:00:00 | 1.446 | Manchester City | 
| 144011 | 2017-09-14 14:00:00 | 5.01 | Draw    | 
| 144012 | 2017-09-14 14:00:00 | 4.609 | NK Maribor  | 
| 144013 | 2017-09-14 14:00:00 | 1.892 | Spartak Moscow | 
| 144014 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.64 | Draw    | 
| 144015 | 2017-09-14 14:00:00 | 1.694 | Liverpool   | 
| 144016 | 2017-09-14 14:00:00 | 5.16 | Sevilla   | 
| 144017 | 2017-09-14 14:00:00 | 4.25 | Draw    | 
| 144018 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.53 | Shakhtar Donetsk | 
| 144019 | 2017-09-14 14:00:00 | 2.19 | Napoli   | 
| 144020 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.58 | Draw    | 
| 144021 | 2017-09-14 14:00:00 | 2.15 | RB Leipzig  | 
| 144022 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.5 | AS Monaco   | 
| 144023 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.73 | Draw    | 
| 144024 | 2017-09-14 14:00:00 | 1.044 | Real Madrid  | 
| 144025 | 2017-09-14 14:00:00 | 34.68 | APOEL Nicosia  | 
| 144026 | 2017-09-14 14:00:00 | 23.04 | Draw    | 
| 144027 | 2017-09-14 14:00:00 | 2.33 | Tottenham Hotspur | 
| 144028 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.12 | Borussia Dortmund | 
| 144029 | 2017-09-14 14:00:00 | 3.69 | Draw    | 
| 144030 | 2017-09-14 14:00:00 | 1.52 | FC Porto   | 
| 144031 | 2017-09-14 14:00:00 | 7.63 | Besiktas JK  | 
| 144032 | 2017-09-14 14:00:00 | 4.32 | Draw    | 
+-----------+---------------------+-------+-------------------+ 

Answer 1

があなたのスクリーンショットのファイル名と同じフォーマットを持っている、これは（" "によって"|"交換後の）動作するはずです：

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