我有一个大文件，上面有一个用户列表的登录信息。问题是文件在日期列中包含其他信息。我想删除Date列中不属于datetime类型的所有行。我的数据类似于
df=
姓名日期
姓名| 2012-07-12 22:20:00
姓名| 2012-07-16 22:19:00
姓名| 2013-12-16 17:50:00
名称| 4345#类型='int'
#类型='float'
姓名| 2010-01-11 19:54:00
姓名| 2010-02-06 12:10:00
...
姓名| 2012-07-18 22:12:00
名称| 2 | 4521
...
姓名_5423 | 2013-11-23 10:21:00
...
姓名_5423 | 7532
我已尝试将解决方案修改为
在pandas中的dataframe中查找非数字行
删除列值类型为字符串的行
以及如何-I-delete-rows-from-a-DataFrame-in-Python-Pandas
满足我的需要
问题是，每当我尝试更改时，要么会出现错误，要么会删除整个数据帧
使用带有参数errors='concurve'的pd.to_datetime将非日期设置为NaT空值。然后你可以放下那些行
df['Date']=pd.to_datetime（df['Date']，errors='procure'）
df=df.dropna（子集=['Date']）
df